Exploring avocado consumption and health: a scoping review and evidence map
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This scoping review evaluates the breadth of research on avocado intake and health, considering all populations and health outcomes (registered on Open Science Foundation at https://osf.io/nq5hk). Design: Any human intervention or observational study where effects could be isolated to consumption of avocado were included. A systematic literature search through April 2024 was conducted (PubMed, Web of Science, Scopus, and CENTRAL) and supplemented by backwards citation screening. Dual screening, data extraction, and conflict resolution were performed by three reviewers and an interactive evidence map was created. Results: After deduplication, 8,823 unique records were retrieved; 58 articles met inclusion criteria, comprising 45 unique studies (28 interventions, 17 observational studies). Studies were largely conducted in the United States or Latin America and generally included adults, with overweight/obesity, frequently with elevated lipid concentrations. Interventions assessed the impact of diets enriched in monounsaturated fatty acids, diets higher/lower in carbohydrates, or in free-feeding conditions. Larger amounts of avocados were used in interventions than commonly consumed in observational studies (60-300 vs. 0-10 g/d, respectively). Blood lipids, nutrient bioavailability, cardiovascular risk, glycemia, and anthropometric variables were the most common outcomes reported across all studies. Conclusion: Future recommendations for novel research include the study of: European, Asian, adolescent or younger, and senior populations; dose-response designs and longer length interventions; dietary compensation; and the need for greater replication. The results have been made public and freely available, and a visual, interactive map was created to aid in science translation. This evidence map should enable future meta-analyses, enhance communication and transparency in avocado research, and serve as a resource for policy guidance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».