High Fructose Corn Syrup and Sucrose do not Differ in Their Effects on Cardiometabolic Risk Factors: A Series of Systematic Reviews and Meta‐Analyses of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background Increased consumption of fructose‐containing sugars has been implicated in the development of obesity, diabetes and their cardiometabolic complications. HFCS has come under particular scrutiny more than sucrose due to its higher ratio of fructose to glucose. Objective To compare the effects of HFCS and sucrose on cardiometabolic risk factors, we conducted a series of systematic reviews and meta‐analyses of controlled trials lasting 蠅7 days. Data Sources MEDLINE, EMBASE, CINAHL and the Cochrane Library (through February 27, 2014). Data Extraction Two independent reviewers extracted data from eligible trials. Data were pooled using the generic inverse variance method and expressed as mean differences with 95% confidence intervals. Data Synthesis Eligibility criteria were met by 7 randomized controlled trials (n=659) comparing the effects of HFCS versus sucrose over a wide dose range (8‐30% total energy) and median follow‐up of 10 weeks (range, 10‐12 weeks) on various cardiometabolic endpoints: body weight, measures of adiposity, serum lipids, blood pressure, glycemic control, uric acid and inflammation. Sucrose and HFCS did not differ in their effects across all cardiometabolic endpoints (P>0.05). Conclusion Pooled analyses show that HFCS and sucrose in isocaloric comparisons behave similarly in their effects on cardiometabolic risk factors. To inform public policy further, there is a need for high quality trials focusing on the effects of ad libitum substitution of HFCS or sucrose with other sources of calories likely to replace them under ‘real world’ conditions.
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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 | 0,049 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».