Low Glycemic Index/Load Dietary Patterns and Glycemia and Cardiometabolic Risk Factors in Diabetes: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Low-glycemic index (GI) and load (GL) dietary patterns are recommended for diabetes management by clinical practice guidelines globally. To inform the update of the European Association for the Study of Diabetes (EASD) clinical practice guidelines for nutrition therapy, we conducted a systematic review and meta-analysis on the effect of low-GI/GL dietary patterns on glycemic control and other established cardiometabolic risk factors in type 1 and 2 diabetes. MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Library were searched through November 2020. We included randomized controlled trials ≥3-weeks investigating the effect of low-GI/GL diets in diabetes. The primary outcome was HbA1c. Two independent reviewers extracted data and assessed risk of bias. GRADE (grading of recommendations assessment, development, and evaluation) assessed the certainty of the evidence. (ClinicalTrials.gov identifier, NCT04045938) We identified 30 trial comparisons in 1,672 participants with type 1 and 2 diabetes who were predominantly middle-aged, overweight or obese with moderately controlled type 2 diabetes treated by antihyperglycemic agents and/or insulin. Low-GI/GL dietary patterns significantly reduced HbA1c compared with higher-GI/GL control diets (mean difference −0.32% [95% confidence interval −0.48, −0.16%], P < 0.001; substantial heterogeneity, I2 = 74%, P < 0.001). There were also significant reductions in several secondary outcomes: fasting glucose, LDL-C, non-HDL-C, body weight, BMI, and CRP (P < 0.05), but not insulin or blood pressure. The certainty of evidence was moderate for the reduction in HbA1c and most secondary outcomes. Our synthesis indicates that low-GI/GL dietary patterns improve established targets of glycemic control, blood lipids, adiposity and inflammation beyond concurrent therapy with antihyperglycemic agents and/or insulin in moderately controlled type 1 and type 2 diabetes. The available evidence provides a good indication of the likely benefit in this population with moderate likelihood that more research will alter our conclusions. Diabetes and Nutrition Study Group of the EASD, CIHR.
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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 | 0,022 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».