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Enregistrement W4392844129 · doi:10.1071/hc24011

New Zealand’s slow uptake of carbohydrate-reduction in type 2 diabetes management

2024· article· en· W4392844129 sur OpenAlexaboutno aff
Marcus Hawkins, Caryn Zinn

Notice bibliographique

RevueJournal of Primary Health Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLicensePublishingCommonsAttributionPolitical scienceLibrary scienceMedicineLawPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 2 diabetes (T2DM) is a condition that involves insulin resistance and a reduced ability to control blood glucose.Science and logic indicate that reducing the very nutrient that raises blood sugar, ie carbohydrate, would be worth consideration, yet it's been overlooked for many years.Global dietary guidelines have been updated to align with scientific evidence.The American Diabetes Association (ADA), The British Diabetes and Dietetic Associations, Diabetes Canada and Diabetes Australia have included carbohydrate reduction (CR) in their official T2DM dietary guidelines. 1,2An ADA 2019 consensus report concluded: 'reducing overall carbohydrate intake for individuals with diabetes has demonstrated the most evidence for improving glycemia and may be applied in a variety of eating patterns that meet individual needs and preferences'.This report was included in the 2020 ADA Standards of Medical Care in Diabetes update. 3Diabetes Australia states: 'For people with type 2 diabetes, there is reliable evidence that lower carb eating can be safe and useful in lowering average blood glucose levels in the short term (up to 6 months).It can also help reduce body weight and help manage heart disease risk factors such as raised cholesterol and raised blood pressure.' 4 New Zealand (NZ) does not endorse CR as a viable option for individuals, but rather cautions against it.The NZ Society for the Study of Diabetes states in their guidelines 'meta-analyses show that the benefits of ketogenic diets are unlikely to be sustained'. 5,6 and the Ministry of Health states 'Very low carbohydrate diets: Not recommended'. 5 This is surprising, as clinical trials and primary care practice data report beneficial and sustained results from CR. 7,8 Virta Health, a US-based research entity has shown CR to be safe in prediabetes/T2DM.Their 5-year data concluded their model of care showed excellent retention, sustained clinically significant weight loss, stable glycaemic control and less dependency on diabetes medication. 9British general practitioner, Dr David Unwin used CR to reverse/remit T2DM; of 199 patients with T2DM, 46% achieved drug-free remission, with enormous cost savings from reduced diabetes medication. 10 In view of the rapid growth of evidence around CR and T2DM, and the global guideline adoption, we simply ask why NZ is not at least including a CR approach in its guidelines, alongside other dietary approaches, to manage T2DM.We now call upon NZ to catch up and follow suit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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