Low-glycaemic index diet to improve glycaemic control and cardiovascular disease in type 2 diabetes: design and methods for a randomised, controlled, clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Type 2 diabetes (T2DM) produces macrovascular and microvascular damage, significantly increasing the risk of cardiovascular disease (CVD), renal failure and blindness. As rates of T2DM rise, the need for effective dietary and other lifestyle changes to improve diabetes management become more urgent. Low-glycaemic index (GI) diets may improve glycaemic control in diabetes in the short term; however, there is a lack of evidence on the long-term adherence to low-GI diets, as well as on the association with surrogate markers of CVD beyond traditional risk factors. Recently, advances have been made in measures of subclinical arterial disease through the use of MRI, which, along with standard measures from carotid ultrasound (CUS) scanning, have been associated with CVD events. We therefore designed a randomised, controlled, clinical trial to assess whether low-GI dietary advice can significantly improve surrogate markers of CVD and long-term glycaemic control in T2DM. Methods and analysis 169 otherwise healthy individuals with T2DM were recruited to receive intensive counselling on a low-GI or high-cereal fibre diet for 3 years. To assess macrovascular disease, MRI and CUS are used, and to assess microvascular disease, retinal photography and 24-hour urinary collections are taken at baseline and years 1 and 3. Risk factors for CVD are assessed every 3 months. Ethics and dissemination The study protocol and consent form have been approved by the research ethics board of St. Michael's Hospital. If the study shows a benefit, these data will support the use of low-GI and/or high-fibre foods in the management of T2DM and its complications. Trial Registration number NCT01063374; Pre-results.
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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 | 0,044 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,005 |
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 ».