Coffee consumption and cardiometabolic health: a comprehensive review of the evidence
Notice bibliographique
Résumé
This review provides a comprehensive synthesis of longitudinal observational and interventional studies on the cardiometabolic effects of coffee consumption. It explores biological mechanisms, and clinical and policy implications, and highlights gaps in the evidence while suggesting future research directions. It also reviews evidence on the causal relationships between coffee consumption and cardiometabolic outcomes from Mendelian randomization (MR) studies. Findings indicate that while coffee may cause short-term increases in blood pressure, it does not contribute to long-term hypertension risk. There is limited evidence indicating that coffee intake might reduce the risk of metabolic syndrome and non-alcoholic fatty liver disease. Furthermore, coffee consumption is consistently linked with reduced risks of type 2 diabetes (T2D) and chronic kidney disease (CKD), showing dose-response relationships. The relationship between coffee and cardiovascular disease is complex, showing potential stroke prevention benefits but ambiguous effects on coronary heart disease. Moderate coffee consumption, typically ranging from 1 to 5 cups per day, is linked to a reduced risk of heart failure, while its impact on atrial fibrillation remains inconclusive. Furthermore, coffee consumption is associated with a lower risk of all-cause mortality, following a U-shaped pattern, with the largest risk reduction observed at moderate consumption levels. Except for T2D and CKD, MR studies do not robustly support a causal link between coffee consumption and adverse cardiometabolic outcomes. The potential beneficial effects of coffee on cardiometabolic health are consistent across age, sex, geographical regions, and coffee subtypes and are multi-dimensional, involving antioxidative, anti-inflammatory, lipid-modulating, insulin-sensitizing, and thermogenic effects. Based on its beneficial effects on cardiometabolic health and fundamental biological processes involved in aging, moderate coffee consumption has the potential to contribute to extending the healthspan and increasing longevity. The findings underscore the need for future research to understand the underlying mechanisms and refine health recommendations regarding coffee consumption.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».