Dietary Sugar Research in Preschoolers: Methodological, Genetic, and Cardiometabolic Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Excess dietary sugar intake increases the risk of unhealthy weight gain, an important cardiometabolic risk factor in children. To further our understanding of this relationship, we performed a narrative review using two approaches. First, research examining dietary sugar intake, its associations with cardiometabolic health, impact of genetics on sweet taste perception and intake, and how genetics moderates the association of dietary sugar intake and cardiometabolic risk factors in preschool-aged children 1.5-5 years old is reviewed. Second, methodological considerations for collecting and analyzing dietary intake of sugar, genetic information, and markers of cardiometabolic health among young children are provided. Our key recommendations include the following for researchers: (1) Further longitudinal research on sugar intake and cardiometabolic risk factors is warranted to inform policy decisions and guidelines for healthy eating in preschool-aged children. (2) Consistency in sugar definitions is needed across research studies to aid with comparisons of results. (3) Select dietary collection tools specific to each study's aim and sugar definition(s). (4) Limit subjectivity of dietary assessment tools as this impacts interpretation of study results. (5) Choose non-invasive biomarkers of cardiometabolic disease until the strengths and limitations of available biomarkers in preschool-aged children are clarified. (6) Select approaches that account for the polygenic nature of cardiometabolic disease such as genome risk scores and genome wide association studies to assess how genetics moderates the relationship between dietary sugar intake and cardiometabolic risk. This review highlights potential recommendations that will support a research environment to help inform policy decisions and healthy eating policies to reduce cardiometabolic risk in young children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,254 | 0,476 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».