A Systematic Review and Meta-Analysis of the Effect of Caloric Restriction on Skeletal Muscle Mass in Individuals with, and without, Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe caloric restriction interventions (such as very-low-calorie diets) are effective for inducing significant weight loss and remission of type 2 diabetes (T2DM). However, suggestions of associated significant muscle mass (MM) loss create apprehension regarding their widespread use. We conducted a systematic review and meta-analysis to provide a quantitative assessment of their effect on measures of MM in individuals with, or without, T2DM. METHODS: EMBASE, Medline, Pubmed, CINAHL, CENTRAL and Google Scholar were systematically searched for studies involving caloric restriction interventions up to 900 kilocalories per day reporting any measure of MM, in addition to fat mass (FM) or body weight (BW). RESULTS: < 0.0001). A similar pattern was observed across studies involving individuals without T2DM. MM constituted approximately 25.5% of overall weight loss in individuals with T2DM, and 27.5% in individuals without T2DM. Subgroup analysis paradoxically revealed greater BW and FM reductions with less restrictive interventions. CONCLUSIONS: Our review suggests that caloric restriction interventions up to 900 kilocalories per day are associated with a significant reduction in MM, albeit in the context of a significantly greater reduction in FM. Furthermore, MM constituted approximately a quarter of the total weight loss. Finally, our data support the use of less restrictive interventions, which appear to be more beneficial for BW and FM loss.
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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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».