Impact of lifestyle factors and dietary patterns on serum uric acid levels and disease activity in gout: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gout is a common type of inflammatory arthritis caused by monosodium urate (MSU) crystal deposition in the joints. This leads to pain, swelling, and restricted motion. Although pharmacological treatments are effective, lifestyle and dietary factors play crucial roles in managing gout and its flares. AIM: This systematic review aimed to assess the effect of lifestyle factors, physical activity, and dietary patterns on serum uric acid levels and gout activity. METHODS: A search of PubMed, BMJ journals, and Google Scholar identified eight studies (five prospective cohort studies, two case-cross-over studies, and one randomized controlled trial), involving 47,879 participants (predominantly males [78.5-95.3%], aged 55-66 years). Eligible studies focused on adults with gout and examined the lifestyle or dietary factors affecting uric acid levels or gout activity. The review followed a pre-specified protocol (PROSPERO registration CRD42024594359). To optimize the quality, the bias risk was assessed using the Newcastle-Ottawa scale for observational studies and the Cochrane Risk of Bias 1.0 tool for randomized controlled trials. RESULTS: The findings suggest that consuming polyunsaturated fatty acid-rich fish, regular physical activity, and increased vegetable intake may reduce gout flares. Conversely, high purine intake (especially animal sources), excessive alcohol consumption, and obesity are risk factors for gout exacerbation. Some studies have reported reduced serum uric acid levels with dietary changes, whereas others have found no significant effect. Despite the variability and recall bias, dietary and lifestyle modifications may help manage gout and reduce disease activity. CONCLUSION: The findings of this systematic review emphasize the importance of dietary and lifestyle factors in managing serum uric acid levels and reducing the risk of gout flares. Further research is required to establish clinical recommendations to improve patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».