The relation of low glycaemic index fruit consumption to glycaemic control and risk factors for coronary heart disease in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS/HYPOTHESIS: Sugar has been suggested to promote obesity, diabetes and coronary heart disease (CHD), yet fruit, despite containing sugars, may also have a low glycaemic index (GI) and all fruits are generally recommended for good health. We therefore assessed the effect of fruit with special emphasis on low GI fruit intake in type 2 diabetes. METHODS: This secondary analysis involved 152 type 2 diabetic participants treated with glucose-lowering agents who completed either 6 months of high fibre or low GI dietary advice, including fruit advice, in a parallel design. RESULTS: Change in low GI fruit intake ranged from -3.1 to 2.7 servings/day. The increase in low GI fruit intake significantly predicted reductions in HbA(1c) (r = -0.206, p =0.011), systolic blood pressure (r = -0.183, p = 0.024) and CHD risk (r = -0.213, p = 0.008). Change in total fruit intake ranged from -3.7 to 3.2 servings/day and was not related to study outcomes. In a regression analysis including the eight major carbohydrate foods or classes of foods emphasised in the low GI diet, only low GI fruit and bread contributed independently and significantly to predicting change in HbA(1c). Furthermore, comparing the highest with the lowest quartile of low GI fruit intake, the percentage change in HbA(1c) was reduced by -0.5% HbA(1c) units (95% CI 0.2-0.8 HbA(1c) units, p < 0.001). CONCLUSIONS/INTERPRETATION: Low GI fruit consumption as part of a low GI diet was associated with lower HbA(1c), blood pressure and CHD risk and supports a role for low GI fruit consumption in the management of type 2 diabetes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT00438698.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».