Importance of Weight Management in Type 2 Diabetes: Review with Meta-analysis of Clinical Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a major risk factor for development of diabetes, and excessive energy intake is a major contributor to poor glycemic control in Type 2 diabetes. The impact of obesity on risk for diabetes as well as coronary heart disease (CHD) risk factors and the benefits of weight loss in decreasing risk for developing diabetes and improving glycemia and CHD risks were reviewed. A systematic review of the medical literature to assess the impact of obesity and weight gain on risk for diabetes and CHD was done. We performed a meta-analysis of the effects of weight loss for obese diabetic individuals. Controlled clinical trials assessing lifestyle changes on risk for developing diabetes and weight loss effects on glycemia and CHD risk factors were reviewed. Obesity and weight gain can increase risk for diabetes by greater than ninetyfold and CHD by about sixfold. Very-low-energy diets (VLED) decrease fasting plasma glucose values by approximately 50% within two weeks and these changes are sustained with continued energy restriction. Twelve weeks of energy-restricted diets were associated with these significant decreases: body weight, 9.6%; fasting plasma glucose, 25.7%; serum cholesterol, 9.2%; serum triglycerides, 26.7%; systolic blood pressure, 8.1%; and diastolic blood pressure, 8.6%. Larger weight losses were associated with larger reductions in these values. The reviewed data suggest that US health care providers should endorse the American Heart Association's and European diabetes associations' recommendations that diabetic persons achieve and maintain a BMI of <or=25 kg/m(2). Weight management may be the most important therapeutic task for most obese Type 2 diabetic individuals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle