The effect of a short-term low-carbohydrate, high-fat diet with or without postmeal walks on glycemic control and inflammation in type 2 diabetes: a randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
Lowering carbohydrate consumption effectively lowers glucose, but impacts on inflammation are unclear. The objectives of this study were to: 1) determine whether reducing hyperglycemia by following a low-carbohydrate, high-fat (LC) diet could lower markers of innate immune cell activation in type 2 diabetes (T2D) and 2) examine if the combination of an LC diet with strategically timed postmeal walking was superior to an LC diet alone. Participants with T2D ( n = 11) completed a randomized crossover study involving three 4-day diet interventions: 1) low-fat low-glycemic index (GL), 2) and 3) LC with 15-min postmeal walks (LC+Ex). Four-day mean glucose was significantly lower in the LC+Ex group as compared with LC (-5%, P < 0.05), whereas both LC+Ex (-16%, P < 0.001) and LC (-12%, P < 0.001) conditions were lower than GL. A significant main effect of time was observed for peripheral blood mononuclear cells phosphorylated c-Jun N-terminal kinase ( P < 0.001), with decreases in all three conditions (GL: -32%, LC: -45%, and LC+Ex: -44%). A significant condition by time interaction was observed for monocyte microparticles ( P = 0.040) with a significant decrease in GL (-76%, P = 0.035) and a tendency for a reduction in LC (-70%, P = 0.064), whereas there was no significant change in LC+Ex (0.5%, P = 0.990). Both LC (-27%, P = 0.001) and LC+Ex (-35%, P = 0.005) also led to significant reductions in circulating proinsulin. An LC diet improved 4-day glycemic control and fasting proinsulin levels when compared with GL, with added glucose-lowering benefits when LC was combined with postmeal walking.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».