Effectiveness of Low Glycemic Index Diet Consultations Through a Diet Glycemic Assessment App Tool on Maternal and Neonatal Insulin Resistance: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low glycemic index (LGI) diet has shown to be effective in reducing maternal and neonatal complications in high-risk pregnancies. OBJECTIVE: This trial aimed to examine the effectiveness of individualized LGI diet consultations based on the accurate diet glycemic load (GL) assessment tool on maternal and neonatal insulin resistance levels and diet behavior changes in overweight and obese pregnant women. METHODS: Overweight and obese pregnant women were recruited before 16 weeks of gestation and randomized to the LGI diet arm or the control arm. All participants received standard dietary education according to the Chinese Dietary Guide for Pregnant Women. In the intervention arm, additional individualized dietary GL assessments were performed using an app and instructions of lowering diet glycemic index (GI) to achieve LGI diet were provided by a clinical dietitian at early, middle, and late gestation. Primary outcomes were serum insulin at late gestation, incidence of gestational diabetes mellitus (GDM) for mothers, and cord blood C-peptide level of neonates. RESULTS: In total, 400 subjects were randomized and received different interventions. There were no significant differences in maternal serum insulin levels (13.2 [9.3-13.2] uU/mL vs 12.4 [10.5-12.4] uU/mL), incidence of GDM (45 [22.5%] vs 43 [21.5%]), or cord blood C-peptide levels (mean 0.9ng/mL [SD 0.7] vs mean 0.8ng/mL [SD 0.6]) in the intervention group compared with the controls. The diet GI at late gestation was similar (mean 63.2 [SD 10.4] vs mean 64.3 [SD 10.4]), whereas greater diet fiber intake was observed in the intervention group (mean 11.6 grams [SD 8.0] vs mean 9.0 grams [SD 5.6]; P=.006). Adherence measurements did not significantly differ between 2 groups. CONCLUSIONS: Individualized LGI diet consultations for overweight and obese pregnant women failed to make a significant difference in maternal or neonatal insulin resistance compared with the standard gestational diet consultation. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01628835; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01628835 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/77LHgWP0k).
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».