Decreases in Dietary Glycemic Index Are Related to Weight Loss among Individuals following Therapeutic Diets for Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the effect of changes in glycemic index (GI) and load (GL) on weight loss and glycated hemoglobin (HbA1c) among individuals with type 2 diabetes beginning a vegan diet or diet following the 2003 American Diabetes Association (ADA) recommendations. The study was a 22-wk, randomized trial of 99 participants with type 2 diabetes who were counseled to follow 1 of 2 diet treatments. GI and GL changes were assessed based on 3-d dietary records. The relationships between GI/GL and changes in weight and HbA1C were calculated. In an intention-to-treat analysis (n = 99), the vegan group reduced GI to a greater extent than the ADA group (P < 0.05), but GL was reduced further in the ADA than the vegan group (P < 0.001). GI predicted changes in weight (P = 0.001), adjusting for changes in fiber, carbohydrate, fat, alcohol, energy intake, steps per day, group, and demographics, such that for every point decrease in GI, participants lost ~0.2 kg (0.44 lb). GI was not a predictor for changes in HbA1C after controlling for weight loss (P = 0.33). Weight loss was a predictor of changes in HbA1C (P = 0.047). GL was not related to weight loss or changes in HbA1C. A low-GI diet appears to be one of the determinants of success of a vegan or ADA diet in reducing body weight among people with type 2 diabetes. The reduction of body weight, in turn, was predictive of decreasing HbA1C.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».