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Enregistrement W4387739316 · doi:10.1038/s41430-023-01323-6

Response to comment on “Relation of fruit juice with adiposity and diabetes depends on how fruit juice is defined: a re-analysis of the EFSA draft scientific opinion on the tolerable upper intake level for dietary sugars” by Chen et al. 2023

2023· letter· en· W4387739316 sur OpenAlexafffund
Victoria Chen, Tauseef Khan, Laura Chiavaroli, Amna Ahmed, Danielle Lee, Cyril W.C. Kendall, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical Nutrition · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of SaskatchewanSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchTemerty Faculty of Medicine, University of TorontoDiabetes CanadaCollege of Pharmacy and Nutrition, University of SaskatchewanGovernment of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésFruit juiceFood scienceHealth claims on food labelsMedicineEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We would like to thank Martínez et al. for their insightful comments [ 1 ] and for bringing to our attention the publication of the final version of the European Food Safety Authority (EFSA)’s Scientific Opinion on the Tolerable Upper Intake Level for dietary sugars [ 2 ]. We appreciate that the authors have included the EPIC-InterAct study [ 3 ] in the final version to reflect the totality of evidence and have concluded on fruit juice in general, rather than specifically on 100% fruit juice, to address the issue of misclassification. However, we note that an analysis separated by fruit juice type (100% fruit juice vs. non-specified fruit juice) is still missing. Although EFSA combined the analyses for 100% fruit juice and total fruit juice (including sugar-sweetened fruit juice) due to the similarity in their content of free sugars [ 2 ], this approach may not provide an accurate picture of the risk associated with each juice type. Large evidence syntheses of randomized controlled trials and prospective cohort studies have shown that the impact of fructose-containing sugars on cardiometabolic outcomes may depend on the food source [ 4 , 5 ]. For example, harm is observed for sugar-sweetened beverages while benefit is observed for fruit. The beneficial nutrients and bioactive compounds found in natural fruit are often retained in 100% fruit juice but are either absent or present in only small amounts in fruit drinks. These nutrients and bioactive compounds may counteract any effect of free sugars in 100% fruit juice for cardiometabolic outcomes. For example, a recent systematic review and meta-analysis of controlled trials demonstrated that 100% fruit juice when providing less than 10% of calories decreased body weight and BMI, while fruit drinks increased body weight, BMI and body fat [ 6 ]. Similarly, systematic reviews and meta-analyses of prospective cohort studies have also demonstrated a benefit at low to moderate doses, showing a U-shaped association between 100% fruit juice intake and various cardiometabolic outcomes including hypertension [ 7 ], metabolic syndrome [ 4 ] and cardiovascular event risk [ 8 ]; however, this was not the case for non-specified fruit juice. Therefore, we emphasize the importance of conducting a stratified analysis by fruit juice type [ 9 ]. Martínez et al. also identified the low number and heterogeneity of the included studies as barriers to conducting a quantitative analysis. While we agree that more studies are needed to improve the certainty of the evidence, two studies are considered sufficient to perform a quantitative meta-analysis [ 10 ]. We addressed some of the heterogeneity by conducting separate analyses for children and adults, pooling only data that assessed the same outcomes (e.g., incident abdominal obesity was reported separately from change in body weight) and adjusting for the study period (e.g., studies including data on change in BMI over a study period different than 1-year were adjusted to per 1-year). We also provided separate conclusions based upon these populations and endpoints. Although EFSA’s final version of the scientific opinion on fruit juice has greatly improved from the draft version, our comprehensive and granular analysis based on fruit juice type provides additional information that is not present in EFSA’s final version. Therefore, our perspective piece should be seen as complementing EFSA’s scientific opinion and not detracting from it. Our study stands as a more comprehensive analysis of the work done by EFSA when relating to fruit juice type and adiposity and diabetes outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0270,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,026

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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