Ramadan fasting induces modifications of certain serum components in obese women with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effect of fasting during Ramadan on certain serum components such as fasting serum glucose (FSG), glycated hemoglobin (HbA1c), total cholesterol (TC), triglycerides (TGs), high density lipoproteins (HDL-C), and low density lipoproteins (LDL-C) parameters in obese women patients with type 2 diabetes. METHODS: We conducted the study in Petit-Vichy Diabetology Center, Sidi-Bel-Abbes, Algeria from October 2003 to March 2004, on 60 obese outpatient women (BMI = 35.41 +/- 3.64 kg/m2), aged 51 +/- 10 years, who had diabetes for 5 +/- 2.5 years. The patients followed no specific diet, on medications, and presenting no degenerative complications. We carried out the study over 3 periods: before (pre-fasting), during (fasting), and after Ramadan month (post-fasting). RESULTS: Comparing Ramadan (fasting period) with non-Ramadan days (pre- and post-fasting periods), we observed significant decreases in FSG (16.72%, p<0.001), in HbA1c (11.3%, p<0.005), and in HDL-C (26.81%, p<0.001) rates, while TC (13.85%, p<0.001), TGs (16.9%, p<0.003), and the LDL-C (22.39%, p<0.0001) levels increased significantly. CONCLUSION: These findings show a beneficial effect of fasting during Ramadan on glucose homeostasis, however, we observed an unbalanced profile on lipids.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».