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Enregistrement W4406894318 · doi:10.26685/urncst.720

Impact of High-Fiber Diet on Gut Microbiome and Insulin Sensitivity in Individuals with Prediabetes: A Research Protocol

2025· article· en· W4406894318 sur OpenAlexaff
Ankush Sharma, Divya Joshi

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrediabetesInsulin sensitivityGut microbiomeMicrobiomeDietary fiberProtocol (science)MedicineInsulinBiologyInsulin resistanceInternal medicineGeneticsEndocrinologyFood scienceDiabetes mellitusType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Approximately 537 million individuals globally are affected by type 2 diabetes (T2D), with projections of 780 million by 2045. T2D is a chronic condition characterized by insulin resistance or insufficient insulin production, leading to high blood sugar levels, because the body cannot use insulin effectively. The rise in the incidence and prevalence of prediabetes, where glucose levels are above normal range but below diabetes threshold, serves as a warning for T2D development. The interplay between the gut microbiome and host metabolic pathways has emerged as a critical area of research in understanding diabetes etiology. The gut microbiome’s role in modulating immune responses, influencing metabolic health, and potential to ease the progression of diabetes via a high-fiber diet have garnered significant interest. This research protocol proposes an experimental design to investigate the effect of a high-fiber diet on gut microbiome composition and insulin sensitivity in individuals with prediabetes. Methods: This randomized controlled trial will include 60 individuals with prediabetes, randomly assigned to either a high-fiber diet intervention group or a control group. Participants in the intervention group will follow a high-fiber diet for 12 weeks, while the control group will maintain their usual diet. Data collection will involve stool samples for gut microbiome analysis using 16S rRNA sequencing, dietary records, and blood samples for insulin sensitivity measures, including the oral glucose tolerance test (OGTT). Statistical analysis will compare pre- and post-intervention microbial composition and insulin sensitivity using paired t-tests. Results: We hypothesize that a high-fiber diet will increase the abundance of beneficial bacteria such as Akkermansia muciniphila, Roseburia, Faecalibacterium prausnitzii, and Bifidobacterium, which are known to improve insulin sensitivity by producing short-chain fatty acids (SCFAs). Concurrently, we also expect a decrease in potentially harmful bacteria, including Enterobacteriaceae and Bacteroides fragilis, which are associated with metabolic inflammation and insulin resistance. Conclusion: The results of this study will be analyzed to understand the relationship between dietary fiber intake and changes in gut microbiome and insulin sensitivity. The findings are expected to provide insights into the potential of dietary interventions for preventing and managing T2D.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0630,013

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,409 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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