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Enregistrement W4406178861 · doi:10.1007/s00125-024-06351-w

Sugar-sweetened or artificially sweetened beverage consumption, physical activity and risk of type 2 diabetes in US adults

2025· article· en· W4406178861 sur OpenAlexaff
Lorena S. Pacheco, Deirdre K. Tobias, Danielle E. Haslam, Jean‐Philippe Drouin‐Chartier, Yanping Li, Shilpa N Bhupathiraju, Walter C. Willett, David S. Ludwig, Cara B. Ebbeling, Frank B. Hu, Marta Guasch‐Ferré

Notice bibliographique

RevueDiabetologia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNIH Clinical CenterNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthHarvard T.H. Chan School of Public Health
Mots-clésType 2 diabetesSugarMedicineDiabetes mellitusObesityConsumption (sociology)Environmental healthEndocrinologyFood scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS/HYPOTHESIS: A positive association between sugar-sweetened beverages (SSBs) and diabetes risk has been shown, with inconsistent evidence between artificially sweetened beverages (ASBs) and diabetes. Moreover, it is uncertain if physical activity can mitigate the negative effects of these beverages on diabetes development. Therefore, we aimed to evaluate the independent and joint associations between SSB or ASB consumption and physical activity on the risk of type 2 diabetes. METHODS: We followed 64,029 women in the Nurses' Health Study (1980-2016), 88,340 women in the Nurses' Health Study II (1991-2017) and 39,436 men in the Health Professionals Follow-up Study (1986-2016). SSB and ASB consumption was calculated from food-frequency questionnaires administered every 4 years, while physical activity data were collected biennially. A validated supplementary questionnaire on diabetes symptoms, diagnostic tests and treatment confirmed type 2 diabetes cases. Multivariable Cox proportional hazards regression models were used to calculate HRs and 95% CIs for developing type 2 diabetes. RESULTS: During 5,105,351 person-years of follow-up, we recorded 19,940 new cases of type 2 diabetes. Compared with those who never or rarely consumed SSBs or ASBs, those who consumed ≥2 servings/day had a 41% (HR 1.41 [95% CI 1.33, 1.50]) and 11% (HR 1.11 [95% CI 1.07, 1.16]) higher risk of type 2 diabetes, respectively. For participants meeting physical activity guidelines (≥7.5 metabolic equivalent of task [MET] h/week) and consuming ≥2 servings/week of SSBs or ASBs, the risk was 22% (HR 1.22 [95% CI 1.15, 1.29]) and 7% (HR 1.07 [95% CI 1.02, 1.12]) higher, respectively, compared with those who met physical activity guidelines and never or rarely (<1 serving/month) consumed these beverages. For participants meeting the physical activity guidelines and consuming 1-4 servings/month of SSBs, there was a 9% (HR 1.09 [95% CI 1.02, 1.15]) higher risk of type 2 diabetes. Compared with the reference group (those who met physical activity guidelines and consumed <1 SSB serving/month), adults who did not meet physical activity guidelines (<7.5 MET h/week) and who never or rarely (<1 serving/month) consumed SSBs, had 1-4 SSB servings/month, or had ≥2 SSB servings/week, the HRs (95% CIs) were 1.22 (1.13, 1.31), 1.28 (1.20, 1.37), and 1.51 (1.43, 1.61), respectively. Similarly, for ASB consumption, adults who did not meet physical activity guidelines and who never or rarely (<1 serving/month) consumed ASBs, had 1-4 servings/month, or had ≥2 servings/week, the HRs (95% CIs) were 1.21 (1.14, 1.28), 1.21 (1.13, 1.30), and 1.30 (1.23, 1.37) compared with the reference group (who met physical activity guidelines and consumed <1 ASB serving/month). CONCLUSIONS/INTERPRETATION: Even when individuals were physically active, a higher consumption of SSBs or ASBs was associated with a higher risk of type 2 diabetes. Meeting physical activity guidelines reduced the impact of SSB and ASB consumption on diabetes risk, underscoring the need to promote physical activity as part of lifestyle modifications to lower diabetes incidence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2025
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