Impact of diet on inflammatory bowel disease risk: systematic review, meta-analyses and implications for prevention
Notice bibliographique
Résumé
Background: Data on dietary risk factors for inflammatory bowel disease (IBD), while extensive, are inconsistent. Our aim was to systematically review and meta-analyze available data unraveling the relationship between diet and IBD subtypes, Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC). Methods: We conducted a systematic literature review following PRISMA guidelines, from inception to May 8 2025, using OVID Medline, Embase, and Scopus databases, to identify prospective cohorts of healthy participants, on the association between diet and the risk of CD or UC. Meta-analyses were performed using random-effects model, pooling hazard ratios (HRs) for each exposure category, relative to the lowest. Findings: Of 7916 studies identified by the search, 72 studies (65 in adults, 7 in children) met the inclusion criteria. The 65 adult cohort studies included 2.043.601 participants; 62.3% were women, the mean age at recruitment was 53.1 years and mean follow up was 12.8 years. Overall, 1902 participants developed CD and 4617 developed UC. Inflammatory diet (pooled aHR 1.63, 95% CI: 1.26, 2.11) and ultra-processed foods (pooled aHR 1.71, 95% CI: 1.36-2.14) were associated with an increased risk of CD. High fiber intake (pooled aHR 0.53, 95% CI: 0.41-0.70), Mediterranean diet (pooled aHR 0.59, 95% CI: 0.43-0.81), healthy diet (pooled aHR 0.70, 95% CI: 0.54-0.91), and unprocessed or minimally processed foods (pooled aHR 0.71, 95% CI: 0.53-0.94) were associated with a lower risk of CD. No consistent associations were found between individual foods or food patterns and the risk of UC. Interpretation: This study summarizes evidence on the link between specific dietary items or patterns and the risk of IBD. These data will help inform the design of prevention trials that include a dietary component as well as prevention strategies overall. Funding: This study received no funding.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».