Characterization of individuals achieving type 2 diabetes remission in real-world settings: bridging clinical evidence and patient experiences
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of the study were to (1) describe characteristics and lifestyle factors of individuals who have achieved type 2 diabetes (T2D) remission (sub-diabetes glucose levels without glucose-lowering medications for ≥3 months) through changes to diet and exercise behaviour in real-world settings; (2) investigate continuous glucose monitoring (CGM) profiles of these individuals and explore how dietary pattern may influence glucose regulation metrics. This cross-sectional study recruited individuals living with T2D who achieved remission via changes to diet or exercise behaviours. Various questionnaires were used to assess overall health and participants wore a blinded CGM for 14 days to assess glucose profiles and filled out 3-day food records. A total of 21 adults (57 ± 8 years of age) who were recently diagnosed with T2D (4 ± 3 years) with a A1c of 5.7 ± 0.4% volunteered to participate. Participants achieved remission through various means (e.g., combination of diet and exercxise/physical activity) and self-reported following different diets, including 52% following a low-carbohydrate or very low carbohydrate diet, 14% following a “ketovore/carnivore” diet, 10% using a meal replacement diet, 5% following Weight Watcher’s diet, and 19% no defined dietary pattern. The 24 h average CGM glucose value was 5.0 [4.8–5.6] mmol/L (median [IQR]) with 92 [85–97]% of time spent in range (between 4.0 and 9.9 mmol/L). The 24 h average CGM glucose ( r = 0.692; P = 0.001) and A1c ( r = 0.470; P = 0.049) were correlated with the daily percentage of energy intake from carbohydrate. Remission of T2D appears achievable through various means, including adoption of different dietary approaches and a more active lifestyle underpinning the importance of a patient-centred care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».