A Very Low–Carbohydrate Program in Adults With Metabolic Dysfunction–Associated Steatotic Liver Disease and Phospholipase Domain–Containing Protein 3 Risk Genotype: Pre-Post Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Insulin resistance and the G allele of rs738409 interact to create a greater risk of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease. Objective: This study aims to confirm that one promising way to reduce insulin resistance is by following a very low-carbohydrate (VLC) dietary pattern. Methods: Adults with rs738409-GG or -CG with liver steatosis and elevated liver function tests, were taught an ad libitum VLC diet, positive affect and mindful eating skills, goal setting, and self-monitoring and given feedback and coaching for 4 months. We measured liver steatosis, anthropometric, serum metabolic diet adherence, and quality of life measures. Results: In this small pilot trial, of the 11 participants enrolled, 9 (82%) participants completed outcomes. All 11 participants viewed at least 1 session of the intervention, and 8 (73%) participants viewed at least half of the sessions. Among the 9 participants who provided 4-month self-report information, intervention satisfaction was high (mean 6.22, 95% CI 5.58-6.85), with 5 (56%) participants rating the intervention the top score, and 4 (44%) participants reporting they did not plan to stop following the VLC diet. Across participants with a 4-month hepatic liver fat percent measurement, the percent change in liver fat was -33.17% (95% CI -86.48 to 20.14), and in only the participants who were adherent to the eating pattern, the percent change in liver fat was -53.12% (95% CI -71.25 to -34.99). Amongst participants with a 4-month hepatic liver fat percent measurement, 6 out of 8 (75%) participants were considered responders, with a relative decline in liver fat ≥30%, and of the 9 participants with a 4-month body weight, 9 (100%) participants lost ≥5% of their body weight. There were no serious adverse events. Conclusions: Results suggest the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of the VLC intervention in adults with higher genetic risk for metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease, although there is a need for further studies given the small sample size and the high risk of substantial biases in this small pilot study.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».