The Role of Whole Food Plant-Based Food Intake on Postprandial Glycemia in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: A whole food plant-based diet (WFPBD), minimally processed foods with limited consumption of animal products, is associated with improved health outcomes. The benefits of WFPBD are underexplored in individuals with type 1 diabetes (T1D). OBJECTIVE: The primary objective of this analysis is to evaluate the association between WFPBD on glycemia in individuals with T1D. METHODS: Utilizing prospectively collected meal events from the Type 1 Diabetes Exercise Initiative, we examined the effect of WFPBD intake on glycemia, determined by the plant-based diet index (PDI). The PDI calculates overall, healthful (hPDI), and unhealthy PDI (uPDI) to evaluate for degree of processed foods and animal products (ie, WFPBD). Mixed effects linear regression model assessed time in range (TIR), time above range, and time below range. RESULTS: We analyzed 7938 meals from 367 participants. TIR improved with increasing hPDI scores, conferring a 4% improvement in TIR between highest and lowest hPDI scores (high hPDI: 75%, low hPDI: 71%; P < .001). Compared with meals with low hPDI, meals with high hPDI had lower glucose excursion (high hPDI: 53 mg/dL, low hPDI: 62 mg/dL; P < .001) and less time >250 mg/dL (high hPDI: 8%, low hPDI: 14%; P < .001). These effects were present but less pronounced by PDI (high PDI: 74%, low PDI: 71%; P = .01). No differences in time below 70 mg/dL and 54 mg/dL were observed by PDI or hPDI. CONCLUSION: Meal events with higher hPDI were associated with 4% postprandial TIR improvement. These benefits were seen primarily in WFPBD meals (captured by hPDI) and less pronounced plant-based meals (captured by PDI), emphasizing the benefit of increasing unprocessed food intake over limiting animal products alone.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».