Benefits of Low Glycemic and High Satiety Index Foods for Obesity and Diabetes Control and Management
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease risk may be reduced by consuming a low glycemic index diet. Studies have shown clients can successfully incorporate the glycemic index in their dietary routine with positive outcomes. Weight loss may be another benefit found with choosing low glycemic index foods. Diets with high glycemic impact have been postulated to increase risk of obesity, insulin resistance, diabetes and cardiovascular disease. A reduction in the glycemic impact of the diet has been proposed as a means of assisting body weight management, improving blood glucose control and reducing diabetes, cardiovascular and related risks. Safe choices for weight-loss regimens include energy restricted diets calculated according to the Therapeutic Lifestyle Change Diet recommended by the National Cholesterol Education Program, the diet recommended by the Heart Association. There is accumulating evidence that diets containing a lower level of fat and carbohydrates that elicit low glycemic responses (low GI foods or diets) cause important health benefits such as lowering total cholesterol and improving the metabolic control of diabetes. Long-term multicentre randomized intervention trials are needed to improve knowledge on these issues and to determine the contribution of diet, exercise, and metabolic and psychosocial factors to weight loss and weight-loss maintenance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».