Therapeutic Potential of Plant-Based Dietary Interventions in Chronic Disease Remission: Mechanisms, Clinical Evidence, and Practical Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic diseases such as type 2 diabetes mellitus (T2DM), cardiovascular disease (CVD), hypertension, obesity, and certain cancers represent a large burden of morbidity and mortality worldwide, and many are affected by lifestyle including diet. Unrestricted plant-based diet (PBD), high in whole plant foods and low or no animal foods, has emerging data related to their association with prevention and reversal of chronic disease, including anti-inflammatory, anti-oxidative, and metabolic impact. Aim: To systematically review the evidence for PBD association with remission or substantial improvement in chronic disease, including documenting clinical outcomes, quality of life (QoL), cost-effectiveness, and implementation considerations associated with any PBD. Methods: A literature search was completed from 2000 to 2024 using keywords for plant-based diets, vegetarianism, chronic disease, and other disease-specific keywords. Eligible peer-reviewed studies included adult populations, reported clinical outcomes, QoL, and implementation considerations, with no restrictions on dietary or intervention duration. Study quality was independently assessed with the Cochrane Risk of Bias Tool and Newcastle-Ottawa Scale. Results: Vegan diets produced beneficial clinical outcomes across a range of conditions, including type 2 diabetes (T2DM), cardiovascular disease (CVD), hypertension, obesity, and cancer progression. They improved HbA1c and LDL cholesterol and led to weight loss while preventing or reducing cancer progression. The only challenges, for example, non-adherence and insufficient nutrients, were found. The estimated annual cost savings for the recovery of T2DM and CVD management is $50-100 billion. Conclusion: The evidence shows that PBDs can be effective at managing and possibly inducing remission in chronic diseases, and provide benefits in clinical outcomes, quality of life, and healthcare costs. The barriers to adherence, nutritional deficiencies, and scalability will need to be examined further and require education, infrastructural support, and more research to understand how best to maximize implementation.
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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 | 0,024 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».