Effect of soy protein-rich diet on renal function in young adults with insulin-dependent diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic nephropathy is the most frequent cause of end-stage renal disease in the Western world. Dietary intake, including protein amount and type, seems to affect the progression of renal disease. This pilot study tested the hypothesis that substituting soy protein for animal protein in the diets of diabetics would help correct glomerular hyperfiltration. METHODS: Twelve young adults (aged 29.9 +/- 2.4 years) with type 1 diabetes mellitus (duration of diabetes 15.1 +/- 2.3 years) and hyperfiltration (glomerular filtration rate, GFR > 120 ml/min/1.73 m2) completed a crossover, dietary intervention trial. After a four-week assessment of baseline characteristics and dietary habits, subjects were assigned to either a control or soy diet for eight weeks after which each subject was crossed over to the alternative diet for another eight-week period. RESULTS: Mean GFR was significantly reduced (p < 0.02) after eight weeks on the soy diet (143 +/- 7.4 ml/min/1.73 m2) compared with baseline (159 +/- 7.7 ml/min/ 1.73 m2) and control diets (161 +/- 10.0 ml/min/1.73 m2). Urinary excretion of the soy isoflavones was significantly higher (p < 0.01) at the end of the soy diet (genistein 1,014.6 +/- 274.1 nmol/h, daidzein 2,645.1 +/- 989.6 nmol/h) compared with baseline (genistein 53.7 +/- 31.1 nmol/h, daidzein 151.1 +/- 74.1 nmol/h) and control diets (genistein 41.1 +/- 13.3 nmol/h, daidzein 127.5 +/- 54.0 nmol/h). The soy diet significantly reduced total and LDL cholesterol by 7% and 9%, respectively. CONCLUSIONS: Implementation of a soy-based diet appears to reduce the GFR and total and LDL cholesterol of young adults with type 1 diabetes and glomerular hyperfiltration, thus affecting positively their clinical profile.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».