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Enregistrement W4415591021 · doi:10.2196/82695

Short-Term Effects of Nonnutritive Sweetener (Sucralose and Saccharin) Consumption on Glycemic Control and Gut Microbiota in Patients With Type 2 Diabetes: Protocol for a Double-Blind, Randomized, Placebo-Controlled, Crossover Trial

2025· article· en· W4415591021 sur OpenAlexvenueno aff
H H Tan, Harvinder Kaur Gilcharan Singh, Vanitha Mariappan, Nor Aini Jamil, Suhaili Naim Mustapa, Snigdha Misra

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycemicGut floraCrossover studyProtocol (science)Type 2 diabetesConsumption (sociology)ProbioticClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nonnutritive sweeteners (NNSs) are widely used as sugar substitutes to help individuals with diabetes manage glycemic control. However, emerging evidence suggests that even low doses of NNSs, such as saccharin and sucralose, may adversely affect metabolic health by impairing glycemic regulation, potentially through alterations in the gut microbiota. In Malaysia, where gut microbiome research is still limited, particularly among individuals with type 2 diabetes mellitus (T2DM), further investigation is warranted to inform safe and evidence-based use of NNSs. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the short-term effects of saccharin and sucralose consumption on glycemic control and gut microbiota composition in adults with T2DM. METHODS: This is a double-blind, randomized, placebo-controlled, crossover trial. A total of 33 adults with T2DM will consume sucralose (5 mg/kg body weight), saccharin (2 mg/kg body weight), or a placebo (calcium carbonate) in capsule form daily for 7 days per intervention arm, with a 4-week washout period. Data collection will include anthropometric measurements, biochemical assessments for glycemic control, dietary records, physical activity levels, and stool samples. The homeostatic model assessment for insulin resistance will be used to assess insulin sensitivity, while 16S rRNA V3-V4 region sequencing will be conducted to profile gut microbiota composition. RESULTS: Recruitment is planned to begin in January 2026 and is expected to conclude by September 2026, with study completion anticipated by March 2027. As of December 2025, no participants have been enrolled. CONCLUSIONS: This trial will contribute novel insights into the effects of short-term NNS consumption on glycemic control and gut microbiota composition in individuals with T2DM. These findings may support evidence-based recommendations for NNS use in diabetes management and enhance understanding of microbiome-diet interactions in an ethnically diverse Asian population. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT07124585; https://clinicaltrials.gov/study/NCT07124585. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/82695.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,006

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,391 · 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 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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