Optimizing cardiovascular health with a type 2 diabetes remission program: Ultraprocessed food‐intake reduction, Mediterranean diet, chrononutrition and physical training—The <scp>DIABEPIC</scp> ‐2 pilot study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The possibility of type 2 diabetes (T2D) remission following very-low caloric restriction has been demonstrated. However, the feasibility of T2D remission following other health behavioural interventions remains to be explored. MATERIALS AND METHODS: The DIABEPIC-2 pilot study assessed the feasibility of a 6-month programme based on ultra-processed food intake reduction, a Mediterranean diet, and physical training. Also, a randomised 2:1 proportion of participants added intermittent fasting (IF) in the last 3 months. The study explored the T2D remission rate and its impact on cardiometabolic and anthropometric parameters, cardiorespiratory fitness, and quality of food matrix. RESULTS: Feasibility was demonstrated with a recruitment rate of 6.4 participants/month, 34 participants (81%) who completed the programme, with an 87% attendance rate (63.6 ± 9.2 years old, initial mean HbA1c of 6.7 ± 0.7%, mean T2D duration of 7.4 ± 6.7 years). At 6 months, participants had a mean weight loss of -6.8 kg (-9.3 to -4.4, p < 0.001), and 13 participants out of 34 (38%) achieved T2D remission. Overall, participants significantly improved cardiometabolic health and anthropometric parameters, cardiorespiratory fitness, and food matrix quality. Participants randomised to the IF add-on intervention group did not show significant additional improvement. CONCLUSION: The DIABEPIC-2 program enabled a significant proportion of participants to achieve T2D remission and to improve their cardiovascular health; therefore, it would be relevant to confirm these results. The recruitment and visit completion rates observed in this pilot study further demonstrate its feasibility, supporting the rationale for conducting a larger randomized clinical trial.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».