Prevalence and Factors Associated with the Use of Artificial Sweeteners in Nonpregnant, Nonlactating Females of Reproductive Age – A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background Artificial or non-nutritive sweeteners (AS/NNS) are widely consumed as sugar substitutes globally. While research often focuses on specific groups like those with diabetes or pregnant women, non-pregnant, non-lactating women of reproductive age remain understudied despite the significant implications of dietary patterns on women‘s health. Objectives This systematic review aims: (1) to summarise the global prevalence of AS/NNS consumption among non-pregnant, non-lactating women aged 15-49, (2) to identify the factors associated with AS/NNS use within this population. Methods By following PRISMA reporting guidelines and registering the protocol with PROSPERO (CRD42023450145), we conducted a comprehensive search across multiple databases, including The Cochrane Database of Systematic Reviews, CENTRAL, Campbell Library, MEDLINE, EMBASE, CINAHL, SCOPUS, Web of Science, and eLANA (World Health Organisation), covering studies up to May 2024. We included observational and experimental studies involving non-pregnant and non-lactating women aged 15-49, focusing on AS/NNS consumption and its associated factors. Data extraction was performed in duplicates, and quality assessment was conducted using the NHLBI Quality Assessment Tool. Results This review identified 15 eligible studies. The pooled prevalence of AS/NNS use among women of reproductive age was 37.1% (95% CI: 25.1% to 49.9%; heterogeneity: I 2 =99.9%). Most of the studies were conducted in high-income countries, with only one from an upper-middle-income country. All studies were cross-sectional (n= 15), with 33% high and 67% moderate quality ratings. Factors associated with AS/NNS use included people living with obesity, ethnicity (higher prevalence among white participants), and physical activity levels. However, due to a lack of sex-disaggregated data, these factors could not be analysed specifically for women, thus, a narrative synthesis was presented. Conclusion This review highlights significant AS/NNS consumption among non-pregnant, non-lactating women of reproductive age. The findings underscore the need for further research on the long-term health implications of AS/NNS use in this population.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».