Systematic Review and Meta-Substitution Analysis of Non-Sugar Beverages as Replacements for Sugar-Sweetened Beverages: Evidence from Prospective Mega-Cohort Studies.
Notice bibliographique
Résumé
Sugar-sweetened beverages (SSBs) are a major contributor to excess calorie intake and are associated with cardiometabolic disease risk. While non-sugar beverages (NSBs) containing non-nutritive sweeteners (NNS) are promoted as alternatives, evidence regarding their health effects is mixed. Randomized controlled trials generally show benefits for weight management when NSBs replace SSBs, but traditional prospective cohort studies using baseline analysis show increased cardiometabolic risk which lead to the the latest WHO Guidance on Non-Sugar Sweeteners recommending against the use of non-sugar sweeteners as means of achieving weight control or reducing the risk of noncommunicable diseases. This systematic review and meta-substitution analysis aims to quantify the effect of substituting SSBs with NSBs on cardiometabolic outcomes using advanced substitution modelling techniques applied to prospective mega-cohort studies. The literature search will be conducted in MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane CENTRAL Library. Eligible studies will include prospective mega-cohorts (N≥100,000) reporting on SSB and/or NSB intake and cardiometabolic outcomes. Outcomes are prioritized clinical outcomes identified by WHO and these include overweight and obesity, type 2 diabetes, coronary heart disease, stroke, cardiovascular disease (CVD), all-cause mortality, hypertension, cancer, and chronic kidney disease (CKD). Two reviewers will independently extract data and assess bias using the Newcastle-Ottawa Scale. Substitution effects will be quantified by comparing beta coefficients for SSB and NSB exposures in both linear and non-linear dose-response models. Where possible, multivariate meta-analysis will be used to account for within-study correlations. The results from this study will help inform dietary guidelines, improve health outcomes by supporting healthcare providers and patients, and guide future research design.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».