Nutritional Management of Diabetes Mellitus: An appraisal of the role of Medicinal plants
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus is a heterogeneous metabolic syndrome characterized by chronic hyperglycemia with partial or total lack of insulin secretion and insulin resistance. The most common symptoms are polydipsia, polyuria, blurred vision, slow healing sore, nerve damage. Diabetes, being a metabolic, endocrine disorder is directly connected to carbohydrates, lipid, and protein metabolism. As a result, nutrition therapy forms an integral part of diabetes management. Daily caloric intake of 50% - 55% carbohydrates is recommended. Carbohydrate with low glycaemic index is preferred to those with high glycaemic index. Nonnutritive sweeteners are also encouraged for people with diabetes to add increased variety to their food choices. The protein requirement for persons with diabetes is not different from the general population, 15-20 % of total caloric intake. Both soluble and insoluble fibers are encouraged in amounts similar to the recommendations for the general population (20–35 g). Fibers are useful as they prolong gastric emptying, prevent constipation, lower serum cholesterol level, and reduce nutrients diffusion rates, thus reducing blood glucose response. A low-fat diet is advisable for diabetics in order to reach and maintain good weight and health. As part of a healthy diet, 30% of daily calories should come from fats, and of these less than 10% should be saturated fat, less than 10% polyunsaturated fat and 10- 15% monounsaturated fat. As the general population, people with diabetes have no need for vitamin and mineral supplementation when the dietary intake is adequate. Despite much research on nutritional factors in the etiology and management of diabetes, the risk associated with several individual nutrients is not entirely clear. In order to achieve maximum benefit from nutritional interventions in the management of diabetes changes in government policies and legislation will be needed in addition to individual and community-based programs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».