The Role of Vegan Diets in Lipotoxicity-Induced Beta-Cell Dysfunction in Type-2-Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type-2-diabetes is considered the new plague of the current century and both, its incidence and prevalence are rapidly increasing. Chronic insulin resistance and a progressive decline in beta-cell function are discussed as the root causes of type-2-diabetes. Both were associated with obesity and pathologically elevated concentrations of circulating free fatty acids in the blood. The harmful effects of chronically elevated free fatty acid levels on glucose homeostasis and non-adipose tissues are referred to as lipotoxicity. Pancreatic beta-cells appear to be particularly vulnerable and both, dietary fat quantity and quality may impact beta-cell function. Diets high in saturated fats are especially harmful to beta-cells while (poly-)unsaturated fatty acids were associated with beta-cell protective effects. This review examined how a dietary modification towards a low-fat vegan diet, which is particularly low in saturated and trans-fats, could help to prevent or reduce lipotoxicity-induced beta cell dysfunction. Several potential mechanisms of action were identified including: (1) reduced total fat intake (fat quantity), (2) a more favorable polyunsaturated fatty acid to saturated fatty acid ratio (fat quality), (3) improved body weight and a reduction in adipose tissue mass, and finally (4) improved glycemic control. The latter appears of paramount importance in light of the accumulating evidence that lipotoxic events are tightly coupled to excess glucose levels. All four mechanisms are likely to contribute complementarily to improved beta-cell function in individuals with type-2-diabetes and may reduce the likelihood of lipotoxic events to occur. Physicians must consider these findings when counseling patients on lifestyle and nutrition.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».