The impact of food-based dietary strategies on achieving type 2 diabetes remission: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Conventional wisdom once asserted that diabetes was irreversible. However, contemporary research indicates that dietary changes may contribute to achieving diabetes remission in persons with type 2 diabetes (T2D). We aimed to determine the effectiveness of food-based dietary approaches for T2D remission. METHODS: We systematically searched Medline, EMBASE, and Web of Science, along with exploring grey literature, to identify longitudinal studies. Data extraction and quality assessment adhered to predetermined criteria, and the results of the included studies were analyzed using a narrative synthesis and graphical display. RESULTS: We included 52 original studies-40 % were rated as low-risk of bias. Overall, studies showed the low-carbohydrate Mediterranean diet (LCMD), compared to a low-fat diet, was more effective for achieving T2D remission in newly diagnosed patients who also had a weight loss of up to 6 kg. Compared to both the traditional Mediterranean diet and the American Diabetic Association diet, the LCMD was also more effective at diabetes remission for persons with T2D with any duration of diabetes; however, more substantial weight loss of 8 kg was required. Other diets that appeared effective for T2D remission included low-calorie diets and diets high in plant protein sources. Less weight loss was needed to achieve remission on plant-based diets than a low-calorie diet and low-carbohydrate diet. CONCLUSIONS: Diets high in plant protein sources may support T2D remission, particularly among newly diagnosed patients. For patients with a duration of over 2 years, the combination of plant-based diets with greater weight loss should be considered to induce remission.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».