Diet Quality Indices in Relation to Cardiovascular Risk Factors in T2DM Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dietary quality indices are practical as an instrument to investigate the extent of adhering to a special diet to prevent cardiovascular disease (CVD) in type 2 diabetes mellitus (T2DM). Considering the lack of any systematic review with regards to this issue, our aim was to examine observational studies to test the relationship between dietary quality indices and CVD risk factors in T2DM. Methods: Systematic search was performed in Web of knowledge, PubMed, Cochrane, Science direct, Google Scholar and Scopus databases from January 1990 to July 2020. The studies exploring the relationship between dietary quality indices (diet quality score (DQS), dietary diversity score (DDS), healthy diet indicator (HDI), healthy eating index (HEI), diet quality index (DQI), Mediterranean diet score (MDS)) and lipid profile, anthropometric indices, glucose profile as well as blood pressure were eligible to be included in this review. Overall, mean changes, odd ratio (RR), correlation coefficients, and beta coefficient of outcomes were extracted, with the quality assessment of studies performed applying The Newcastle-Ottawa scale. Results: From among 1627 papers, 10 articles were included: Eight cross-sectional and two prospective (cohort) studies. The association between HEI as well as MDS and CVD risk factors was more evident in the included studies. Fasting blood sugar, hemoglobin A1c, body mass index, and waist circumference revealed the greatest inverse significant relationship with dietary quality indices in adults with T2DM. Conclusion: Overall, the findings of this study suggest that the level of CVD risk factors in T2DM decreases significantly with increase in the score of dietary quality indices. Further studies in future are required to confirm these findings.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».