How did lockdown and social distancing policies change the eating habits of diabetic patients during the COVID-19 pandemic? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: After the declaration of the COVID-19 pandemic, governments established national lockdowns and social distancing as an effective plan to control this disease. As a result of the lockdown policies, diabetic patients` access to food products, medication, and routine follow-ups is disrupted, making it difficult for them to control their disease. Methods: International databases, including PubMed/Medline, Web of Science, and Scopus, were searched until April 2022. All observational studies included assessing the impact of lockdown and social distancing on eating habits (as primary outcome), and glycemic and anthropometric indices (as secondary outcomes) of diabetic patients during the COVID-19 pandemic. The Newcastle-Ottawa Quality Scale was used to assess the quality rating of the studies. Results: Overall, 22 studies were included in this systematic review, the results of which varied in different communities. In most studies, consumption of grains, fruits, and vegetables was reported to increase. On the other hand, consumption of snacks and sweets was reported to increase in other surveys. During the COVID-19 lockdown, most diabetic patients preferred to cook meals at home, using less takeout, fast foods, and alcoholic drinks. Although the patients mostly improved their eating habits, the glycemic and anthropometric indices were contradictory in different studies. Studies showed that the eating habits of diabetic patients vary from country to country, even in some cases and studies done in the same country showed different results. For example, all the studies done in Japan showed an increase in the consumption of snacks and sweets, leading to weight gain in the patients. However, conflicting results in eating habits have been observed in studies conducted in India. Conclusion: The lockdown policies have led to a beneficial change in the eating habits of diabetic patients to consume more fruits and vegetables and reduce the consumption of animal protein products and alcoholic beverages. While some diabetic patients have increased consumption of snacks and sweets, leading to a disturbance in their glycemic and anthropometric indices control. Understanding the consequences of lockdown and social distancing of the diabetic patient during the COVID-19 pandemic can help public health authorities make better recommendations to improve glycemic control.
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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 | 0,010 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».