Aspartame Consumption and Cancer Risk: A Systematic Review and Meta-Analysis Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Aspartame, a widely used artificial sweetener, has been under scrutiny for its potential carcinogenic effects. Although early studies raised concerns about its link to cancer, particularly in animal models, more recent human studies have produced mixed results. This protocol aims to systematically review the association between aspartame consumption and cancer risk. Methods: A systematic review and meta-analysis will be conducted by searching databases including MEDLINE, Scopus, and Web of Science. Eligible studies will involve human participants exposed to aspartame and assess cancer incidence as the primary outcome. Data extraction will include study characteristics, exposure levels, and cancer outcomes. Risk of bias will be assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, and data will be synthesized through qualitative and quantitative methods, including meta-analysis where applicable. Results: This review will present pooled risk estimates for cancer associated with aspartame consumption and explore variations by cancer type, dose, and duration of exposure. Conclusion: This study will provide an updated synthesis of evidence regarding aspartame consumption and its potential role in cancer development, informing future public health guidelines.
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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 | 0,053 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,007 |
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 ».