The Effect of the Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) Diet on Sleep, Mental Health, and Hormonal Changes: A Randomized Clinical Trial in Women With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background Some dietary patterns may improve diabetes complications through scavenging oxidants and anti-inflammatory properties. This study evaluated the effect of the Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) diet on sleep status, mental health, and hormonal changes among Iranian women with type 2 diabetes. Methods This randomized controlled trial (RCT) included 66 diabetic women. Participants were randomly divided into the two different diet groups (the DASH diet and control diet; 33 patients in each group) for 3 months. The Pittsburgh Sleep Quality Index and the Depression, Anxiety, and Stress Scale-21 items were used to assess sleep and mental disorders, respectively. Fasting blood sugar, hemoglobin A1c (HbA1c), advanced glycation end products (AGEs), as well as several sex hormones were evaluated at the beginning and the end of the trial. Results Anthropometric indices, HbA1c (control: 8.77 ± 0.82 vs. 8.04 ± 1.03; the DASH diet 8.70 ± 1.05 vs.7.41 ± 1.03), and follicle-stimulating hormone (FSH) (control: 72.16 ± 26.02 vs. 68.12 ± 27.63; the DASH diet: 72.99 ± 25.19 vs. 67.43 ± 27.63) significantly decreased over 12 weeks in both the groups (P < .0001). Testosterone, 2-h postprandial glucose (2hPPG), and AGEs significantly decreased over 12 weeks in the DASH diet group. Sleep, depression, and anxiety scores significantly decreased over 12 weeks in the DASH diet group. Night sleep duration significantly increased over 12 weeks in the DASH diet group (P < 0.0001). Conclusion A 12-week DASH diet significantly decreases testosterone, 2hPPG, AGEs level, as well as sleep, depression, and anxiety scores in women with type 2 diabetes. However, more RCTs are needed to confirm these findings.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».