Effect of Fructose on Glycemic Control in Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The effect of fructose on cardiometabolic risk in humans is controversial. We conducted a systematic review and meta-analysis of controlled feeding trials to clarify the effect of fructose on glycemic control in individuals with diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Library (through 22 March 2012) for relevant trials lasting ≥7 days. Data were aggregated by the generic inverse variance method (random-effects models) and expressed as mean difference (MD) for fasting glucose and insulin and standardized MD (SMD) with 95% CI for glycated hemoglobin (HbA(1c)) and glycated albumin. Heterogeneity was assessed by the Cochran Q statistic and quantified by the I(2) statistic. Trial quality was assessed by the Heyland methodological quality score (MQS). RESULTS: Eighteen trials (n = 209) met the eligibility criteria. Isocaloric exchange of fructose for carbohydrate reduced glycated blood proteins (SMD -0.25 [95% CI -0.46 to -0.04]; P = 0.02) with significant intertrial heterogeneity (I(2) = 63%; P = 0.001). This reduction is equivalent to a ~0.53% reduction in HbA(1c). Fructose consumption did not significantly affect fasting glucose or insulin. A priori subgroup analyses showed no evidence of effect modification on any end point. CONCLUSIONS: Isocaloric exchange of fructose for other carbohydrate improves long-term glycemic control, as assessed by glycated blood proteins, without affecting insulin in people with diabetes. Generalizability may be limited because most of the trials were <12 weeks and had relatively low MQS (<8). To confirm these findings, larger and longer fructose feeding trials assessing both possible glycemic benefit and adverse metabolic effects are required.
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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 | 0,015 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».