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Enregistrement W4412745289 · doi:10.1186/s41043-025-00986-0

The association of ultra-processed food intake on age-related muscle conditions: a systematic review and dose–response meta-analysis with meta-regression

2025· review· en· W4412745289 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Ali Hojjati Kermani, Farhang Hameed Awlqadr, Sepide Talebi, Sanaz Mehrabani, Donny M. Camera, Reza Bagheri, Fariborz Poorbaferani, Seyed Mojtaba Ghoreishy, Parsa Amirian, Mahsa Zarpoosh, Sajjad Moradi

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Population and Nutrition · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMeta-regressionMedicineEnvironmental healthEpidemiologyRegression analysisInternal medicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic excessive intake of ultra-processed foods (UPFs) has been linked to various metabolic conditions; however, its impact on skeletal muscle mass and function in older adults remains unclear. Therefore, we conducted this study to examine the association between UPF intake and age-related muscle outcomes, including frailty, sarcopenia, low muscle mass (LMM), and/or low muscle strength (LMS). A systematic search was conducted in ISI Web of Science, LILACS, PubMed/MEDLINE, and Scopus without restrictions up to November 1, 2024. Relative risks (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) were pooled using a random-effects model. Study quality and the presence of publication bias were assessed using the Newcastle–Ottawa Scale, Egger’s regression asymmetry test, and Begg’s rank correlation test. Data from 29 studies were included. Cohort studies showed that higher UPF intake was significantly associated with an increased risk of frailty (RR = 1.40; 95% CI 1.25–1.58; I2 = 83.0%; p < 0.001; n = 11), but not with LMS. In contrast, cross-sectional studies indicated that higher UPF intake was significantly associated with an increased risk of LMS (RR = 1.13; 95% CI 1.06–1.20; I2 = 0.0%; p < 0.001; n = 5), but not with frailty, sarcopenia, or LMM. Furthermore, a 100 g increase in UPF intake was associated with a 3% higher risk of frailty (RR = 1.03; 95% CI 1.01–1.06; I2 = 85.1%; p = 0.016; n = 5). Non-linear dose–response analysis showed a positive linear association between UPF intake and frailty risk (P_non-linearity = 0.807; P_dose-response < 0.001; n = 5). Higher UPF intake was associated with an increased risk of frailty in cohort studies and with low muscle strength in cross-sectional studies. These findings suggest that regular consumption of UPFs may negatively affect muscle health, potentially impairing quality of life and independence in older adults.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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