Effect of Wheat Bran on Glycemic Control and Risk Factors for Cardiovascular Disease in Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cohort studies indicate that cereal fiber reduces the risk of diabetes and coronary heart disease (CHD). Therefore, we assessed the effect of wheat bran on glycemic control and CHD risk factors in type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A total of 23 subjects with type 2 diabetes (16 men and 7 postmenopausal women) completed two 3-month phases of a randomized crossover study. In the test phase, bread and breakfast cereals were provided as products high in cereal fiber (19 g/day additional cereal fiber). In the control phase, supplements were low in fiber (4 g/day additional cereal fiber). RESULTS: Between the test and control treatments, no differences were seen in body weight, fasting blood glucose, HbA(1c), serum lipids, apolipoproteins, blood pressure, serum uric acid, clotting factors, homocysteine, C-reactive protein, magnesium, calcium, iron, or ferritin. LDL oxidation in the test phase was higher than that seen in the control phase (12.1 +/- 5.4%, P < 0.034). Of the subjects originally recruited, more dropped out of the study for health and food preference reasons from the control phase (16 subjects) than the test phase (11 subjects). CONCLUSIONS: High-fiber cereal foods did not improve conventional markers of glycemic control or risk factors for CHD in type 2 diabetes over 3 months. Possibly longer studies are required to demonstrate the benefits of cereal fiber. Alternatively, cereal fiber in the diet may be a marker for another component of whole grains that imparts health advantages or a healthy lifestyle.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».