A Simple Meal Plan Emphasizing Healthy Food Choices Is as Effective as an Exchange-Based Meal Plan for Urban African Americans With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare a simple meal plan emphasizing healthy food choices with a traditional exchange-based meal plan in reducing HbA(1c) levels in urban African Americans with type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A total of 648 patients with type 2 diabetes were randomized to receive instruction in either a healthy food choices meal plan (HFC) or an exchange-based meal plan (EXCH) to compare the impact on glycemic control, weight loss, serum lipids, and blood pressure at 6 months of follow-up. Dietary practices were assessed with food frequency questionnaires. RESULTS: At presentation, the HFC and EXCH groups were comparable in age (52 years), sex (65% women), weight (94 kg), BMI (33.5), duration of diabetes (4.8 years), fasting plasma glucose (10.5 mmol/l), and HbA(1c) (9.4%). Improvements in glycemic control over 6 months were significant (P < 0.0001) but similar in both groups: HbA(1c) decreased from 9.7 to 7.8% with the HFC and from 9.6 to 7.7% with the EXCH. Improvements in HDL cholesterol and triglycerides were comparable in both groups, whereas other lipids and blood pressure were not altered. The HFC and EXCH groups exhibited similar improvement in dietary practices with respect to intake of fats and sugar sweetened foods. Among obese patients, average weight change, the percentage of patients losing weight, and the distribution of weight lost were comparable with the two approaches. CONCLUSIONS: Medical nutrition therapy is effective in urban African Americans with type 2 diabetes. Either a meal plan emphasizing guidelines for healthy food choices or a low literacy exchange method is equally effective as a meal planning approach. Because the HFC meal plan may be easier to teach and easier for patients to understand, it may be preferable for low-literacy patient populations.
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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) | 0,001 | 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 ».