The relationship between dietary sugar consumption and anxiety disorders: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
High-sugar intake is a risk factor for chronic diseases such as cardiovascular disease and type 2 diabetes, but less is known about its role in anxiety disorders. This systematic review aimed to systematically synthesise and assess the existing evidence regarding the association between dietary sugars intake and anxiety disorders. Following PRISMA guidelines, a systematic search of PubMed, MEDLINE, Embase, APA PsycArticles and APA PsycINFO was conducted up to 19th August 2022. Study quality was assessed by the Newcastle-Ottawa scale (NOS) and the Cochrane risk of bias tool. Eleven studies (10 cross-sectional and 1 randomised controlled trial [RCT]) were included. Seven cross-sectional studies had very good quality or good quality, and the quality of the RCT was at low risk of bias. These studies examined sugar-sweetened beverages (n = 7), sugar-sweetened foods (n = 4) and/or added sugar (n = 5). The findings suggest a possible positive relationship of added sugar consumption with anxiety disorders, with age as a potential moderator in such association. No conclusions can be drawn on the associations between sugar-sweetened beverages, sugar-sweetened foods consumption and anxiety disorders. Due to the included studies being mostly cross-sectional, the conclusions drawn from the existing evidence should be interpreted with caution. The longitudinal design is warranted to investigate any causal relationship and the potential mechanisms underlying these heterogeneous results. The potential difference in effect at different ages observed in this review should be further examined.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».