Low-Fat Versus Low-Carbohydrate Weight Reduction Diets
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Low-fat hypocaloric diets reduce insulin resistance and prevent type 2 diabetes in those at risk. Low-carbohydrate, high-fat diets are advocated as an alternative, but reciprocal increases in dietary fat may have detrimental effects on insulin resistance and offset the benefits of weight reduction. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We investigated a low-fat (20% fat, 60% carbohydrate) versus a low-carbohydrate (60% fat, 20% carbohydrate) weight reduction diet in 24 overweight/obese subjects ([mean +/- SD] BMI 33.6 +/- 3.7 kg/m(2), aged 39 +/- 10 years) in an 8-week randomized controlled trial. All food was weighed and distributed, and intake was calculated to produce a 500 kcal/day energy deficit. Insulin action was assessed by the euglycemic clamp and insulin secretion by meal tolerance test. Body composition, adipokine levels, and vascular compliance by pulse-wave analysis were also measured. RESULTS: Significant weight loss occurred in both groups (P < 0.01), with no difference between groups (P = 0.40). Peripheral glucose uptake increased, but there was no difference between groups (P = 0.28), and suppression of endogenous glucose production was also similar between groups. Meal tolerance-related insulin secretion decreased with weight loss with no difference between groups (P = 0.71). The change in overall systemic arterial stiffness was, however, significantly different between diets (P = 0.04); this reflected a significant decrease in augmentation index following the low-fat diet, compared with a nonsignificant increase within the low-carbohydrate group. CONCLUSIONS: This study demonstrates comparable effects on insulin resistance of low-fat and low-carbohydrate diets independent of macronutrient content. The difference in augmentation index may imply a negative effect of low-carbohydrate diets on vascular risk.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».