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Enregistrement W4387683213 · doi:10.21203/rs.3.rs-1556552/v1

Pattern of macronutrients intake among type-2 diabetes mellitus (T2DM) patients in Malaysia

2022· preprint· en· W4387683213 sur OpenAlexfundno aff
Zaleha Md, Noor Hassim Ismail, Azmi Mohd Tamil, Mohd Hasni Jaáfar, Rosnah Ismail, Nor Ashikin Mohamed Noor Khan, Nafiza Mat Nasir, Nurul Hafiza Ab Razak, Najihah Zainol Abidin, Khairul Hazdi Yusof

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchServierMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoHeart and Stroke Foundation of CanadaGlaxoSmithKlineOntario Ministry of Health and Long-Term CareAstraZeneca
Mots-clésMedicineAnthropometryType 2 Diabetes MellitusIncidence (geometry)Diabetes mellitusEnvironmental healthInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The incidence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) is rising rapidly in Malaysia. Modifying dietary intake is key to both the prevention and treatment of T2DM. This study aims to investigate the pattern of macronutrient intake among T2DM patients in Malaysia. Methods: This study was carried out on adults aged between 35 and 70 years, residing in urban and rural Malaysian communities. A series of standardised questionnaires was used to assess the sociodemographic information, dietary intake and physical activity level of 15,353 respondents who provided informed consent to participate in this study. Blood sampling (finger prick test) and physical examination were performed to obtain blood glucose and anthropometric data, respectively. The Chi-square test was used to assess differences in the trends of macronutrient intake among T2DM groups.Results: The total number of participants diagnosed with T2DM in this study was 2,254. Of these, 453 (20.1%) were newly diagnosed, 1,156 (51.3%) were diagnosed for ≤ 5 years and 645 (28.6%) were diagnosed for > 5 years. The majority of the T2DM patients consumed carbohydrate and protein in the recommended proportions. Compliance with the recommended carbohydrate intake (50–65% of Total Energy Intake (TEI)) was 19.1%, 52.2% and 28.7% among the newly diagnosed, diagnosed for ≤ 5 years and diagnosed for > 5 years groups, respectively. Compliance with the recommended protein intake (10–20% of TEI) among these groups was 20.5%, 51.9% and 27.6%, respectively. Although the differences among groups were not significant, the majority of the T2DM patients consumed fat in amounts higher than the recommended proportion (> 30% of TEI).Conclusions: The pattern of dietary intake among T2DM patients in this study showed moderate consumption of carbohydrate and protein, coupled with high fat intake. Compliance with the Recommended Nutrient Intake (RNI) was satisfactory for both carbohydrate and protein but not for fat. The pattern indicated a preference for fat rather than protein when carbohydrate intake was restricted. Further research regarding the specific types of carbohydrate, protein and fat consumed is necessary to understand the effect of these macronutrients on T2DM in Malaysia. The high proportion of newly diagnosed T2DM patients (20.1%) in this study indicates that there is a lack of awareness among the general population regarding T2DM.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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