Plant-based diet and risk of osteoporosis: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Plant-based diet is growing in popularity throughout the world for various reasons, yet its effect on bone health, especially osteoporosis, remains controversial. This systematic review and meta-analysis aim to investigate the association between plant-based diet and risk of osteoporosis. METHODS: A systematic literature search of observational studies examining the relationship between plant-based diets and osteoporosis risk was performed across PubMed, Embase, Web of Science, Scopus, and ProQuest from inception to June 1, 2024. Two reviewers independently extracted data and assessed study quality using the Quality Assessment Tool for Observational Cohort and Cross-Sectional Studies and the Newcastle-Ottawa Scale. To synthesize effect estimates, a random-effects meta-analysis with inverse variance weighting was applied to pool odds ratios (ORs) and 95 % confidence intervals (CIs). Subgroup analysis and meta-regression were used to explore sources of heterogeneity. RESULTS: = 94.9 %). Subgroup analysis revealed vegans (FN: OR = 1.79, 95%CI = 0.94-3.54, P = 0.10; LS: OR = 1.45, 95%CI = 1.00-2.12, P = 0.05) and those who followed a plant-based diet for ≥10 y (FN: OR = 1.79, 95%CI = 1.29-2.49, P < 0.01; LS: OR = 1.35, 95%CI = 0.97-1.87, P = 0.07) to exhibit a more pronounced risk of osteoporosis. Heterogeneity was primarily driven by study design. CONCLUSIONS: This systematic review and meta-analysis indicate that adherence to plant-based diet may be associated with an elevated risk of osteoporosis, particularly at the lumbar spine, among individuals following a vegan diet or following a plant-based diet for ≥10 y. However, the heterogeneity observed across studies highlights the need for well-designed prospective studies in future, to clarify this relationship.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».