The Association between Dairy Consumption and the Risk of Developing Multiple Sclerosis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multiple sclerosis (MS) is a chronic and disabling disease that commonly affects young adults. We aimed to provide a comprehensive review of the current literature on the association between dairy consumption, particularly cow milk, and the risk of developing MS. Methods: This systematic review and meta-analysis was conducted in accordance with PRISMA guidelines. We searched PubMed, Web of Science, Cochrane Library, and Scopus for peer-reviewed papers published until 2024. Eligible studies included randomized controlled trials, quasi-experimental studies, and observational designs (case-control, cohort, cross-sectional). Studies were excluded if they did not report sufficient data to calculate effect sizes. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). A random-effects meta-analysis was conducted, and heterogeneity was assessed using the I² statistic. Results: Twenty studies met the inclusion criteria. The overall pooled odds ratio (OR) for the association between total dairy consumption and MS risk was 0.96 (95% CI: 0.93–0.99), indicating a weak but statistically significant inverse association. Subgroup analysis of cohort studies, however, showed no significant association (relative risk [RR] = 1.18, 95% CI: 0.95–1.47, P = 0.41). Furthermore, cow's milk consumption alone was not significantly associated with MS development (OR = 0.88, 95% CI: 0.46–1.69, P = 0.21). Conclusion: Although pooled results suggest a slight protective effect of overall dairy consumption on MS risk, findings remain inconsistent and inconclusive, especially when considering specific dairy products and study design. Additional longitudinal studies with rigorous methodology are needed to clarify the potential role of dairy in MS pathogenesis.
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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 | 0,079 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».