Dietary carbohydrate quality index and cardio-metabolic risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Introduction: Improving the quality of diet is known as one of the practical ways to reduce cardio-metabolic risk factors (CMRFs). The carbohydrate quality index (CQI) is a relatively new index to evaluate diet quality. It is calculated based on the ratio of solid carbohydrates to total carbohydrates, dietary fibre intake, glycemic index and the ratio of whole grains to total grains. This systematic review and meta-analysis was designed to investigate the association between dietary CQI and CMRFs. Methods: In this systematic review, some international databases, including Scopus, PubMed, EMBASE, Web of Science, and Google Scholar up to July 2022, were searched according to appropriate keywords. All observational studies with an English full text assessing the association between the dietary CQI and CMRFs were included. Two researchers independently extracted the data and assessed the quality of the articles with the Newcastle-Ottawa Scale. Random/fixed-effect meta-analysis was used to pool standardized mean difference (SMD) as an effect size. Results: 11 studies with a total of 63962 subjects were found to be eligible and included in the qualitative synthesis; only BMI, WC and metabolic syndrome reached the threshold of 3 reports with the same effect size and thus only 5 were included in the meta-analysis. The main finding of the included studies was that there were inverse associations between CQI and CMRFs, mainly obesity, glucose metabolism indices, and blood pressure. In the five studies included in the random effect meta-analysis, the association between CQI and body mass index (SMD: 0.45, 95%CI: −0.12, 1.01), waist circumference (SMD: −0.09, 95%CI: −0.34, 0.15) and metabolic syndrome (SMD: 0.63, 95%CI: −0.01, 1.28) was not statistically significant. Conclusion: Although the qualitative findings support the positive association of CQI with CMRFs, the evidence is insufficient to conclude robust findings. Further observational and interventional studies are needed to clearly elucidate this association.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».