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Enregistrement W647094244 · doi:10.1096/fasebj.29.1_supplement.274.7

THE EFFECT OF A LOW GLYCEMIC INDEX DIET ON DIABETIC NEPHROPATHY

2015· article· en· W647094244 sur OpenAlexafffundabout
Korbua Srichaikul, Valerie Hertzog, Heidi Dutton, Cyril W.C. Kendall, John L. Sievenpiper, David J.A. Jenkins

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMicroalbuminuriaMedicineGlycemicDiabetes mellitusCreatinineInternal medicineUrineGlycemic indexType 2 diabetesEndocrinologyUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Microvascular complications, including renal disease, have been strongly associated with poor glycemic control. We have therefore assessed the effect of improved glycemic control after consumption of a low glycemic index diet on the degree of microalbuminuria. Methods 155 type 2 diabetic subjects treated with antihyperglycemic agents were randomized and completed either 6 months of high fiber or low glycemic index dietary advice in a parallel design. In 150 completers, 24 hour urine collections were obtained pre‐treatment and at the end of the 6 month study period. Results A total of 107 subjects had detectable albumin in their baseline 24 hour urine collections with 14 subjects having microalbuminuria (urinary albumin >30 mg/24 hours). The treatment difference in the change in microalbuminuria was not significant. However, with improved glycemic control on the low glycemic index diet microalbuminuria decreased by 63±24 mg/d (n=7, p=0.039) compared to a reduction of 15±13mg/d (n=7, p=0.308) on the high fiber diet. No between treatment difference was seen in serum creatinine or creatinine clearance. Conclusion These preliminary data suggest a possible benefit of low glycemic index diets on microalbuminuria in type 2 diabetes. Funding the Canadian Institutes of Health Research, Canada Research Chair Endowment of the Federal Government of Canada, and Barilla (Italy).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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