Changes in dairy product consumption and subsequent type 2 diabetes among individuals with prediabetes: Tehran Lipid and Glucose Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with prediabetes can postpone or even reverse progression to type 2 diabetes (T2D) by making dietary changes. This study aimed to examine the association of changes in consumption of total and specific types of dairy products with the subsequent risk of incident T2D among individuals with prediabetes. METHOD: This cohort study included 639 individuals (50% female, mean age 47.3 years) of the Tehran Lipid and Glucose Study (TLGS) who had prediabetes at baseline. We assessed 3-year changes in the consumption of dairy products using a food frequency questionnaire. Using multivariable logistic regression, odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were calculated for the association of changes in intake of total and subtypes of dairy products during a 3-year interval with the risk of incident T2D in the subsequent 3 years. RESULTS: After almost 9 years of follow-up, the incidence of T2D was 25.2%. Compared with individuals whose intake remained relatively stable over 3 years, those who decreased consumption of total dairy (> 0.5 servings/day) had a higher T2D risk (OR = 1.56; 95% CI: 1.02 to 2.41). Increasing low-fat dairy consumption by 0.50 serving/d was associated with a lower risk of T2D (OR = 0.56; 95% CI: 0.35 to 0.90) compared with stable consumption. Those who increased consumption of low-fat milk (OR = 0.59; 95% CI: 0.37 to 0.92) and low-fat yogurt (OR = 0.55; 95% CI: 0.33 to 0.93) had a lower risk of T2D than those who were relatively stable in their consumption. Replacing low-fat milk and yogurt with regular cheese was associated with 66 and 47% higher risk of T2D, respectively. CONCLUSION: In individuals with prediabetes, increasing consumption of low-fat dairy, low-fat milk, and low-fat yogurt had reduced risk of subsequent T2D. These data suggest a role of low-fat dairy products in the prevention of T2D among prediabetes patients.
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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 | 0,000 | 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.
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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 ».