Cardiometabolic health impacts of time-restricted eating: implications for type 2 diabetes, cancer and cardiovascular diseases
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Time-restricted eating (TRE) entails consuming energy intake within a 4- to 10-h window, with the remaining time spent fasting. Although studies have reported health benefits from TRE, little is known about the impact of TRE on common chronic diseases such as type 2 diabetes, cancer and cardiovascular disease. This review summarizes and critically evaluates the most recent TRE research findings relevant to managing and treating these chronic diseases. RECENT FINDINGS: Most recent TRE studies have been in populations with overweight/obesity or metabolic syndrome; two have been in populations with diabetes, three in cancer survivors and none in populations with cardiovascular disease. Collectively, these studies showed that participants could adhere to TRE and TRE is well tolerated. These studies also showed preliminary efficacy for improved glucose regulation and insulin sensitivity, a reduction in body fat and blood pressure, reduced cardiovascular risk scores and increased quality of life. More research is required to define the most effective TRE protocol (i.e. length and timing of eating window, intervention duration). SUMMARY: TRE has demonstrated benefits on cardiovascular, metabolic and clinical outcomes relevant to the underlying pathophysiology, but there are limited data on TRE implemented specifically within populations with diabetes, cancer or cardiovascular disease.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».