Total Diet Replacement Within an Integrated Intensive Lifestyle Intervention for Remission of Type 2 Diabetes: Lessons From DiRECT
Notice bibliographique
Résumé
The prognosis for people with type 2 diabetes (T2D) remains concerning, yet its seriousness is often underestimated. T2D is a manifestation, in susceptible individuals, of the disease-process of obesity, and at diagnosis, 10-year survival rates for T2D are around 50%. Here, we will examine: (a) the role of weight loss in T2D, (b) use of total diet replacements (TDRs) to induce weight loss, (c) the Diabetes Remission Clinical Trial (DiRECT) protocol and key results, (d) other dietary interventions related to T2D remission, (e) remission in real life, and (f) future directions. Remission of short-duration T2D will usually require 10-15% body weight loss, and results from the DiRECT trial demonstrated that this can be achieved within routine care in nearly half of all people undertaking a supported, TDR-led behavioural weight management programme. In light of these findings, which have since been replicated in the Diabetes Intervention Accentuating Diet and Enhancing Metabolism (DIADEM-I) trial conducted in the Middle East and North Africa, it is now time to prioritize weight loss programmes for T2D remission from diagnosis, and with increasing acceptance and availability of digital healthcare, there is an opportunity to scale up delivery of remission programmes in a cost effective manner.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».