Effect of time-restricted eating patterns on circadian cortisol secretion and metabolic parameters in prediabetic individuals
Notice bibliographique
Résumé
Meal timing may matter as much as meal composition for metabolic health a claim increasingly backed by chronobiology research but rarely tested through the lens of cortisol rhythmicity in people at the threshold of diabetes. This controlled trial evaluated whether a 16:8 time-restricted eating (TRE) pattern alters circadian cortisol output and improves metabolic markers in adults with prediabetes. Ninety-two participants (fasting glucose 100-125 mg/dL or HbA1c 5.7-6.4%) were randomised to either a TRE arm (eating window 10:00-18:00, n = 48) or a usual-eating control arm (no timing restriction, n = 44) for 12 weeks at the Ottawa Metabolic Research Institute. Salivary cortisol was sampled at five timepoints across the day (awakening, +30 min, noon, 16:00, 22:00) at baseline and week 12. The primary outcome was change in the cortisol awakening response (CAR) area under the curve. Secondary outcomes included fasting glucose, HbA1c, HOMA-IR, fasting triglycerides, and body weight. At 12 weeks the TRE group showed a 22.3% reduction in CAR-AUC (p = 0.001) compared with 6.1% in controls (p = 0.187). Morning peak cortisol fell by 3.8 ± 1.9 μg/dL in the TRE arm versus 0.7 ± 1.5 μg/dL in controls (between-group p<0.001). Fasting glucose decreased by 11.4 mg/dL in TRE versus 3.1 mg/dL in controls (p<0.001), and HOMA-IR dropped by 0.9 ± 0.6 units versus 0.2 ± 0.5 units (p = 0.002). Change in morning cortisol and change in HOMA-IR were moderately correlated in the TRE group (r = 0.52, p = 0.003) but not in controls (r = 0.21, p = 0.174). Body weight fell by 2.7 kg in TRE and 0.8 kg in controls. These findings suggest that confining food intake to an 8-hour daytime window resets cortisol rhythmicity and concurrently improves insulin sensitivity and glycaemic control in prediabetic adults.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».