Effect of Low Glycemic Load Diet on Glycated Hemoglobin (HbA1c) in Poorly-Controlled Diabetes Patients
Notice bibliographique
Résumé
Different carbohydrate diets have been administrated to diabetic patients to evaluate the glycemic response, while Poor-controlled diabetes is increasing world wide. To investigate the role of an alternative carbohydrate diet on glycemic control, we explored the effect of a low glycemic load (Low GL)-high fat diet on glycemic response and also glycated hemoglobin (HbA1c) of poor-controlled diabetes patients. Hundred poorly-controlled diabetes patients, HbA1c > 8, age 52.8 ± 4.5 y, were administrated a low GL diet , GL = 67 (Energy 1800 kcal; total fat 36%; fat derived from olive oil and nuts 15%; carbohydrate 42%; protein 22%) for 10 weeks. Patients did their routine life style program during intervention. Fasting blood glucose and HbA1c before and after intervention with significant reduction were: 169 ± 17, 141 ± 12; 8.85% (73 mmol/mol) ± 0.22%, and 7.81% (62 mmol/mol) ± 0.27%; respectively (P < 0.001). Mean fasting blood glucose reduced by 28.1 ± 12.5 and HbA1c by 1.1% (11 mmol/mol) ± 0.3% (P=0.001). There was positive moderate correlation between HbA1c concentration before intervention and FBS reduction after intervention (P < 0.001, at 0.01 level, R =0.52), and strong positive correlation between FBS before intervention and FBS reduction (P < 0.001, at 0.01 level, R = 0.70). This study demonstrated that our alternative low glycemic load diet can be effective in glycemic control.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».