Relationship Between Diet Quality and Glucose-Lowering Medication Intensity Among Adults With Type 2 Diabetes: Results From the CARTaGENE Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundIn real-world settings, whether diet and medication are used as complements for glycemic management in type 2 diabetes (T2D) remains unclear. This study assessed the relationship between diet quality and intensity of glucose-lowering medication among adults with T2D.MethodsThis cross-sectional study included 352 adults with T2D from the CARTaGENE Québec population-based cohort. Diet quality was assessed using the Healthful Plant-Based Diet Index (hPDI). Glucose-lowering medication intensity was graded according to self-reported information on the type and number of drugs: no medication; oral monotherapy; oral polytherapy; and insulin with and without oral medication. In the subsample of 239 individuals who reported the medication dosages, intensity was also graded using the Medication Effect Score (MES).ResultsIn multivariable-adjusted models, we found no evidence of a relationship between the hPDI and medication intensity, assessed using the categorical approach (Pbetween-group = 0.25) or the MES (P = 0.43). However, the hPDI was inversely associated with the MES among men < 50 years of age and women < 60 years (β1-point MES = –2.24 [95% confidence interval, –4.46, –0.02] hPDI points), but not among older individuals (β = –0.03 [–1.28, 1.21] hPDI points). Evidence of a nonsignificant inverse relationship between the hPDI and HbA1c was observed (β10-point hPDI = –0.23% [–0.63, 0.17]), whereas a positive and significant association between the MES and hemoglobin (Hb)A1c was found (β1-point MES = 0.30% [0.10, 0.51]).ConclusionsIn this cohort of adults with T2D, there was an overall lack of complementarity between diet quality and intensity of glucose-lowering medication. The issue was particularly important among younger adults for whom diet quality was inversely associated with intensity of medication.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».