Diabetes Reversal in Adults with Type 2 Diabetes Mellitus: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) has traditionally been viewed as a lifelong, progressive metabolic disorder. Recent scientific evidence, however, demonstrates that sustained remission of T2DM is achievable through targeted lifestyle, dietary, and metabolic interventions that address the underlying pathophysiology rather than only glycaemic control. Aim: This scoping review aims to map the available evidence on interventions facilitating diabetes reversal, summarize underlying physiological mechanisms, identify predictors of remission, and highlight implications for nursing practice. Methods: A scoping review was conducted following the Arksey and O?Malley framework with updates from the Joanna Briggs Institute methodology. Electronic databases including PubMed, Scopus, CINAHL, Cochrane Library, and Google Scholar were searched for studies published between 2010 and 2025. Key search terms included "type 2 diabetes remission", "diabetes reversal", "low-calorie diet", "intermittent fasting", "metabolic surgery", and "lifestyle intervention". Of 112 identified records, 48 studies met the inclusion criteria and were analysed thematically. Results: Five major intervention pathways were identified: dietary modification, weight loss strategies, intermittent fasting, physical activity with behavioural change, and bariatric/metabolic surgery. Successful remission was strongly associated with early disease duration, substantial weight reduction, improved insulin sensitivity, reduction in hepatic and pancreatic fat, gut microbiome modulation, and beta-cell functional recovery. Conclusion: Diabetes reversal is a feasible and clinically meaningful outcome in a significant proportion of adults with T2DM. Nurses play a critical role in early identification, patient education, lifestyle counselling, monitoring, and long-term follow-up. Further large-scale Indian studies are required to evaluate sustainability and nurse-led intervention models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».