A dietary intervention for chronic diabetic neuropathy pain: a randomized controlled pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic neuropathy is a common and often debilitating condition for which available treatments are limited. Because a low-fat plant-based diet has been shown to improve glycemic control in individuals with type 2 diabetes, we hypothesized that such a diet would reduce painful symptoms of diabetic neuropathy. METHODS: In this 20-week pilot study, individuals with type 2 diabetes and painful diabetic neuropathy were randomly assigned to two groups. The intervention group was asked to follow a low-fat, plant-based diet, with weekly classes for support in following the prescribed diet, and to take a vitamin B12 supplement. The control group was asked to take the same vitamin B12 supplement, but received no other intervention. At baseline, midpoint and 20 weeks, clinical, laboratory and questionnaire data were collected. Questionnaires included an analog 'worst pain' scale, Michigan Neuropathy Screening Instrument, global impression scale, Short Form McGill Pain Questionnaire, Neuropathy Total Symptom Score, a weekly pain diary and Norfolk Quality of Life Questionnaire. RESULTS: After 20 weeks, body weight change with the intervention was -6.4 kg (95% confidence interval (CI) -9.4 to -3.4, P<0.001) in an effect size analysis. Electrochemical skin conductance in the foot improved by an average of 12.4 microseimens (95% CI 1.2-23.6, P=0.03) with the intervention in an effect size analysis. The between-group difference in change in pain, as measured by the McGill pain questionnaire, was -8.2 points (95% CI -16.1 to -0.3, P=0.04). Michigan Neuropathy Screening Instrument questionnaire score change was -1.6 points (95% CI -3.0 to -0.2, P=0.03). CONCLUSIONS: Improvements were seen in some clinical and pain measures. This pilot study suggests the potential value of a plant-based diet intervention, including weekly support classes, for treating painful diabetic neuropathy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».