ASSOCIATION BETWEEN SWEETENED BEVERAGES CONSUMPTION WITH THE INCIDENCE OF TYPE 2 DIABETES AND CARDIOVASCULAR DISEASE: A SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Konsumsi minuman berpemanis gula (SSB) dan pemanis buatan (ASB) telah dikaitkan dengan peningkatan risiko diabetes mellitus tipe 2 (DMT2) dan penyakit kardiovaskular (PKV). Namun, bukti mengenai dampak jangka panjang dari kedua jenis minuman ini masih bervariasi. Studi ini merupakan kajian sistematis yang dilakukan sesuai dengan pedoman PRISMA. Sebanyak 18 artikel dari studi kohort dan potong lintang yang dipublikasikan antara tahun 2015 hingga 2025, dengan subjek penelitian orang dewasa untuk menganalisis hubungan antara konsumsi SSB dan ASB dengan DMT2 dan PKV. Penilaian kualitas dilakukan menggunakan Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Konsumsi SSB dan ASB secara konsisten dikaitkan dengan peningkatan risiko DMT2 dan CVD dengan risiko relatif (HR/OR) berkisar antara 1,06 hingga 2,40 untuk DMT2 dan 1,09 hingga 2,44 untuk CVD. Oleh karena itu, strategi kesehatan masyarakat sebaiknya tidak hanya mengalihkan konsumsi dari SSB ke ASB, melainkan menekankan pada pembatasan konsumsi keduanya secara menyeluruh melalui kebijakan regulatif, edukatif, dan fiskal.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».