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Enregistrement W4405449804 · doi:10.1017/s0029665124005469

Dietary patterns and risk of childhood overweight/obesity or metabolically unhealthy childhood obesity: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4405449804 sur OpenAlexaboutno aff
Athanasia Kyrkili, Georgios Saltaouras, Vassiliki Bountziouka, Michael Georgoulis, Eirini Bathrellou, Mary Yannakoulia, Meropi Kontogianni

Notice bibliographique

RevueProceedings of The Nutrition Society · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésOverweightObesityMedicineChildhood obesityMeta-analysisMEDLINEProspective cohort studySystematic reviewRandomized controlled trialScopusEnvironmental healthPediatricsGerontologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Childhood overweight/obesity (Ov/Ob) and its combination with metabolic complications, known as metabolically unhealthy obesity (MUO), is a major public health problem 1 . Diet is one of the most important modifiable determinants of weight status and health, but the relationship between dietary patterns and Ov/Ob or MUO in children and adolescents remains poorly studied 2,3 . The aim of this study was to explore associations between adherence to dietary patterns and the risk of childhood Ov/Ob or MUO. A literature search was performed following PRISMA guidelines 4 in Scopus and Medline databases to identify longitudinal prospective studies, and randomized controlled clinical trials (RCTs) with ≥12-month follow-up, in children and adolescents (age: 2-19 years; regions: Europe, USA, Canada or Oceania, in English language, publication period: January 2013-June 2023). Studies’ quality was also evaluated with the ROBINS-E and RoB-2 tools. From the 2603 references initially identified, 29 prospective studies were included in this systematic review and meta-analysis. All studies reported on Ov/Ob risk. Dietary patterns were assessed with a-priori method in 15 studies and with a-posteriori method in 14 studies. Conceptually, dietary patterns were characterized as “healthy” (HDP) or “unhealthy” (UDP), however there were inherent differences in the way dietary patterns were defined/ extracted, the items loading high in each extracted pattern and the scoring system applied for the degree of adherence to each pattern. Limited evidence suggests that adherence to patterns during childhood, which are lower in fruits, vegetables, and whole grains, while higher in sweets, refined grains, fast foods, and processed meats are associated with higher BMI later in adolescence. Eighteen studies were included in meta-analysis. Adherence to a HDP was associated with lower odds of Ov/Ob [odds ratio (OR): 0.85 (95% confidence interval (CI): 0.80; 0.91) for the adjusted model] compared to non-adherence, while adherence to UDP was associated with higher odds of Ov/Ob [OR: 1.34 (95%CI: 1.17; 1.53) for the adjusted model] compared to non-adherence. Higher adherence to a HDP was associated with lower BMI [beta: −0.02 (95%CI: −0.04; −0.01) kg/m 2 for the adjusted model] and lower increase in BMI over time [beta: −0.11 (95%CI: −0.18; −0.04) kg/m 2 for the adjusted model], compared to lower adherence. No significant associations were found between adherence to a HDP and z-BMI, while a marginally significant association was revealed between adherence to UDP and z-BMI [beta: 0.04 (95%CI: −0.00; 0.08) kg/m 2 for the adjusted model]. Higher adherence to HDP exhibits preventive effect against Ov/Ob in children and adolescents. Results should be interpreted cautiously because of the heterogeneity in defining “exposure” and should be confirmed through future research both in prospective cohorts and RCTs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,008
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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