Plant-based diet and risk of all-cause mortality: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective A systematic analysis was conducted to determine the relationship between a plant-based diet and all-cause mortality. Methods The PubMed, Embase and Web of Science databases were searched. Two authors selected English documents from the database. Then the other two authors extracted the data and evaluated the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). This study adhered to the guidelines of the Preferred Reporting Project (PRISMA) and the PROSPERO Registry protocols. A mixed-effects model combined maximum adjusted estimates, with heterogeneity measured using the I 2 statistic. The sensitivity analysis validated the analysis’s robustness, while publication bias was assessed. Results The results of the meta-analysis of 14 articles revealed that a plant-based diet (PDI) can reduce cancer mortality (RR = 0.88, [95% CI 0.79–0.98], τ 2 : 0.02, I 2 : 84.71%), cardiovascular disease (CVD) mortality (RR = 0.81, [95% CI 0.76–0.86], τ 2 : 0.00, I 2 : 49.25%) and mortality (RR = 0.84, [95% CI 0.79–0.89], τ 2 : 0.01, I 2 : 81.99%) risk. Adherence to a healthy plant-based diet (hPDI) was negatively correlated with cancer mortality (RR = 0.91, [95% CI 0.83–0.99], τ 2 :0.01, I 2 :85.61%), CVD mortality (RR = 0.85, [95% CI 0.77–0.94], τ 2 : 0.02, I 2 : 85.13%) and mortality (RR = 0.85, [95% CI 0.80–0.90], τ 2 : 0.01, I 2 : 89.83%). An unhealthy plant-based diet (uPDI) was positively correlated with CVD mortality (RR = 1.19, [95% CI 1.07–1.32], τ 2 : 0.02, I 2 : 80.03%) and mortality (RR = 1.18, [95% CI 1.09–1.27], τ 2 : 0.01, I 2 : 89.97%) and had a certain correlation with cancer mortality (RR = 1.10, [95% CI 0.97–1.26], τ 2 : 0.03, I 2 : 93.11%). Sensitivity analysis showed no contradictory results. Conclusion The hPDI was negatively associated with all-cause mortality, and the uPDI was positively associated with all-cause mortality. Systematic review registration https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/#loginpage .
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».