Nuts as a Replacement for Carbohydrates in the Diabetic Diet
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Fat intake, especially monounsaturated fatty acid (MUFA), has been liberalized in diabetic diets to preserve HDL cholesterol and improve glycemic control, yet the exact sources have not been clearly defined. Therefore, we assessed the effect of mixed nut consumption as a source of vegetable fat on serum lipids and HbA(1c) in type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A total of 117 type 2 diabetic subjects were randomized to one of three treatments for 3 months. Supplements were provided at 475 kcal per 2,000-kcal diet as mixed nuts (75 g/day), muffins, or half portions of both. The primary outcome was change in HbA(1c). RESULTS: The relative increase in MUFAs was 8.7% energy on the full-nut dose compared with muffins. Using an intention-to-treat analysis (n = 117), full-nut dose (mean intake 73 g/day) reduced HbA(1c) (-0.21% absolute HbA(1c) units, 95% CI -0.30 to -0.11, P < 0.001) with no change after half-nut dose or muffin. Full-nut dose was significantly different from half-nut dose (P = 0.004) and muffin (P = 0.001), but no difference was seen between half-nut dose and muffins. LDL cholesterol also decreased significantly after full-nut dose compared with muffin. The LDL cholesterol reduction after half-nut dose was intermediate and not significantly different from the other treatments. Apolipoprotein (apo) B and the apoB:apoA1 ratio behaved similarly. Nut intake related negatively to changes in HbA(1c) (r = -0.20, P = 0.033) and LDL cholesterol (r = -0.24, P = 0.011). CONCLUSIONS: Two ounces of nuts daily as a replacement for carbohydrate foods improved both glycemic control and serum lipids in type 2 diabetes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».