Metabolic Impact of Intermittent Fasting in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus: A Systematic Review and Meta-analysis of Interventional Studies
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Intermittent fasting (IF) has been proposed as a weight-loss strategy with additional cardiometabolic benefits in individuals with obesity. Despite its growing popularity, the effect of IF in patients with type 2 diabetes (T2DM) remains unclear. OBJECTIVE: We conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate the metabolic impact of IF compared to standard diet in patients with T2DM. METHODS: Embase, PubMed, and clinicaltrials.gov between 1950 and August 12, 2020 were searched for randomized, diet-controlled studies evaluating any IF intervention in adults with T2DM. We examined the impact of IF on weight loss and glucose-lowering by calculating pooled estimates of the absolute differences in body weight and glycated hemoglobin A1c (HbA1c) compared to a control group using a random-effects model. RESULTS: Seven studies (n = 338 participants; mean body mass index [BMI] 35.65, mean baseline HbA1c 8.8%) met our inclusion criteria. IF induced a greater decrease in body weight by -1.89 kg (95% CI, -2.91 to -0.86 kg) compared to a regular diet, with no significant between-study heterogeneity (I2 21.0%, P = .28). The additional weight loss induced by IF was greater in studies with a heavier population (BMI > 36) (-3.43 kg [95% CI, -5.72 to -1.15 kg]) and in studies of shorter duration (≤ 4 months) (-3.73 kg [95% CI, -7.11 to -0.36 kg]). IF was not associated with further reduction in HbA1c compared to a standard diet (HbA1c -0.11% [95% CI, -0.38% to 0.17%]). CONCLUSION: Current evidence suggests that IF is associated with greater weight loss in patients with T2DM compared with a standard diet, with a similar impact on glycemic control.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».