prin

obiecte

Zeevi și colab. 1, a concluzionat că există o variabilitate interpersonală ridicată în răspunsurile glicemice postprandiale (PPGR), că caracteristicile personale și microbiene permit prezicerea exactă a unui răspuns la glucoză mai bun decât practica normală și că intervențiile dietetice personalizate pe termen scurt scad cu succes glucoza postprandială. Acest lucru pare să sugereze că trebuie să aruncăm tot ceea ce credeam că știm despre intervențiile dietetice pentru a îmbunătăți controlul glicemic, deoarece nu afectează pe toată lumea. Cu toate acestea, metodologia revizuită, cantitatea mare de date colectate și numerele complexe (unele cu> 20 de panouri) ascund neajunsuri importante în raționamentul studiului și în prezentarea și interpretarea rezultatelor, care subminează aceste concluzii.

Justificare nejustificată

Introducerea afirmă că „... pentru a atinge niveluri normale de glucoză, este necesar să se selecteze alimente care să producă reacții glicemice postprandiale normale (după mese).

'. Definiția unui PPGR „normal” nu este clară. Cu toate acestea, o persoană cu hiperglicemie în repaus alimentar nu poate avea PPGR normal indiferent de ceea ce mănâncă, iar o dietă care induce acut niveluri scăzute de PPGR poate să nu susțină neapărat niveluri scăzute de PPGR pe termen lung. Autorii susțin că nu există nicio metodă pentru prezicerea PPGR și că indicele glicemic (GI) are o aplicabilitate limitată în evaluarea PPGR indusă de „mesele din viața reală constând din orice combinație de alimente și cantități diferite”. Cu toate acestea, în sprijinul acestei afirmații, acestea citează un singur document care nu a examinat „mesele reale constând din orice combinație de alimente și cantități diferite” și ale căror concluzii le-am infirmat. 2 Dovezi recente sugerează că PPGR-urile sunt predictibile, de exemplu, am arătat că s-au prezis zone individuale incrementale sub curba de răspuns la glucoză (iAUC) provocată de un mic dejun auto-selectat consumat de 57 de adulți obezi sălbatici (r = 0, 748). în funcție de conținutul GI și de carbohidrați din alimentele consumate și iAUC ale fiecărui participant din 75 g de glucoză orală. 3

Poate că cea mai importantă problemă este însă utilizarea inexactă a termenilor „variabilitate” și „PPGR” de către autori. Variația în PPGR include variații între indivizi (între indivizi) și între indivizi (în cadrul unui individ). Zeevi și colab. Concentrați-vă pe primul și ignorați-l pe al doilea. Termenul "PPGR" este utilizat în general pentru a se referi la un răspuns glicemic absolut (de exemplu, IAUC); cu toate acestea, Zeevi și colab. folosiți-l pentru a exprima atât răspunsul glicemic absolut, cât și cel relativ, ceea ce nu este același lucru. Normalizarea iAUC a unei persoane după o masă la o valoare post-glucoză elimină sau cel puțin reduce semnificativ variația interindividuală. 4, 5 Presupunând că autorii nu ar introduce în mod intenționat o distincție între răspunsurile absolute și relative, indiferent dacă nu sunt conștienți de acest lucru sau sunt neglijent inexacti în utilizarea lor a terminologiei. Acest lucru este important, deoarece utilitatea clinică a răspunsului glicemic absolut și relativ diferă: răspunsul absolut este un test de diagnosticare pentru identificarea persoanelor cu hiperglicemie, în timp ce cunoașterea răspunsului glicemic relativ ajută la gestionarea alimentară a hiperglicemiei. Zeevi și colab. constatarea unei variații interindividuale ridicate în iAUC este trivială prin faptul că nu este nouă; cu toate acestea, ar fi important dacă rezultatele lor ar demonstra variabilitate interindividuală în răspunsul glicemic relativ.

Rezultatele arată o variabilitate interindividuală ridicată a răspunsului glicemic relativ?

Subiecții au consumat de două ori 50 g carbohidrați din glucoză (G), pâine (B) sau pâine plus 30 g unt (BB) și Zeevi și colab. iAUC calculat timp de 2 ore utilizând monitorizarea continuă a glucozei (CGM). Valorile iAUC rezultate sunt în mod clar foarte variabile; întrebarea este dacă această modificare se datorează variabilității interne sau interindividuale. Dacă primul, atunci în medie (cu un număr suficient de replici) PPGR de diferiți indivizi răspunde similar aceleiași intervenții nutriționale; dacă nu. Zeevi și colab. susțin că rezultatele lor demonstrează variabilitatea interindividuală a răspunsului relativ pe baza faptului că diferite alimente au generat cel mai mare răspuns glicemic la diferite persoane și că a existat o gamă largă de răspunsuri glicemice normalizate.

Pe baza valorilor lor GI, se așteaptă ca B să producă un iAUC cu 29% mai mic decât G, BB la subiecții normali.

Cu 25% mai puțin decât B, 6, 7 și deci BB

Cu 47% mai puțin decât G. În cadrul variației individuale, valoarea iAUC estimată măsurată prin CGM a fost

45%. 8 Când sunt exprimate în raport cu G, diferențele individuale în iAUC între G și B (de exemplu, G x - B x pentru subiectul x) sunt de obicei distribuite cu o medie de 29% și sd s (în acest caz s = 45%)./-2, 232% deoarece fiecare subiect a testat B și G de două ori). Aria sub curba normală de la minus infinit la 0 reprezintă diferențele în raporturile G x). La sd 32%, ar fi de așteptat ca B> G la 26% dintre subiecți, BB> G la 15% dintre subiecți și BB> B la 30% dintre subiecți. Pe baza figurii 2d, Zeevi și colab. Am constatat că B> G u

40% dintre subiecți, BB> G u

30%, valori similare cu cele așteptate întâmplător. Puțin mai mulți indivizi au avut B> G și BB> G decât se aștepta, iar acest lucru ar putea fi explicat dacă metoda lui Zeevi și colab. Metoda utilizată pentru IG nu a fost utilizată pentru a calcula ASC, ceea ce este puțin probabil. Într-un studiu interlaboratoriu, protocolul a determinat că valoarea iAUC ar trebui calculată folosind metoda lui Zeevi și colab. revendicarea de utilizare; Cu toate acestea, 9> 50% din cele 28 de laboratoare participante au raportat valori incorecte ale iAUC. 10 Calculul ASC incremental net oferă valori GI mai mari și este asociat cu o variabilitate intra-individuală ușor mai mare; 11 ar reduce astfel diferențele așteptate între B și G și BB și G și, astfel, ar crește partea așteptată a diferențelor în care B> G și BB> G. Cu toate acestea, rezultatele din Figura 2d pot fi în mare măsură dacă nu pe deplin, explicate de variații intraindividuale și nu oferă dovezi ale unor variații mari interindividuale în răspunsul glicemic relativ.

Zeevi și colab. a constatat că:

variabilitate ridicată a fost, de asemenea, observată cu PPGR fiecărui participant normalizat la propriul PPGR pe glucoză

Distribuția răspunsului glicemic provocat de pâine normalizată la glucoză observată de Zeevi și colab. 1 comparativ cu distribuțiile așteptate cu variație interindividuală = 0 și variație intraindividuală ridicată. Cercuri umplute: distribuție raportată de Zeevi și colab. în figura lor suplimentară S3I. A ) cercuri deschise: 100 × distribuție F/G calculată din 7000 de valori aleatorii distribuite în mod normal pentru F cu media 71 și sd 22, 6 și 7000 valori aleatorii distribuite în mod normal G cu media 100 și sd 31, 8. b ) triunghiuri deschise: distribuție de 100 × F/G calculată din 7000 de valori aleatorii distribuite în mod normal pentru F cu media 75 și sd 26, 5 și 7000 valori aleatorii distribuite în mod normal G cu media 100 și sd 35, 4.

Imagine la dimensiune completă

Predicția este adaptată practicii obișnuite?

Zeevi și colab. concluzionează că predicția personalizată este mai bună decât practica normală, pe baza constatării că modelul de predicție a prezis iAUC mai bine (r = 0, 70) decât practica normală; Cu toate acestea, „practica obișnuită” a inclus numai luarea în considerare a aportului de carbohidrați (r = 0,38) sau a aportului de calorii (r = 0,33). Acestea din urmă sunt comparații banale și irelevante, deoarece aportul de zahăr sau de calorii nu este utilizat pentru a diagnostica hiperglicemia. În practica clinică, hiperglicemia este diagnosticată prin măsurarea glucozei în repaus alimentar, HbA 1c și/sau 75 g din testul de toleranță la glucoză pe cale orală. Zeevi și colab. nu a demonstrat modul în care modelul lor este comparat cu aceste metode și dacă performanța îmbunătățită, dacă există, merită timpul și costul suplimentar necesare pentru colectarea jurnalului nutrițional, antropometrie, chestionare, teste de sânge suplimentare și probe fecale necesare pentru a-și utiliza modelul.

Ce Zeevi și colab. a demonstrat că utilizarea modelului lor de predicție pentru a reduce PPGR nu era mai bună decât sfatul de a elimina acele alimente care, pe baza profilurilor CGM, au indus PPGR ridicat (numit expert); reducerea medie a PPGR utilizând modelul de predicție, 46%, a fost similară cu reducerea în cazul recomandărilor de expertiză, 44%, iar modificarea individuală în% a răspunsului PPGR la modelul de predicție, sd = 28%, a fost ușor mai mare decât în cazul sfaturilor experților, 23%. Zeevi și colab. nu și-au comparat modelul cu recomandările nutriționale, cum ar fi o reducere a aportului de carbohidrați sau o reducere a IG dietetic, care manevrele sunt cunoscute ca fiind eficiente în reducerea PPGR. 12, 13 În plus, Zeevi și colab. nu a declarat compoziția dietei lor „proaste” și „bune”, ceea ce ar fi de așteptat în mod normal atunci când se raportează rezultatele oricăror intervenții nutriționale.

concluzie

Zeevi și colab. contribuie cu câteva descoperiri interesante și noi; cu toate acestea, rezultatele lor nu demonstrează o variabilitate interpersonală ridicată în răspunsurile glicemice relative, nu demonstrează că modelul lor este superior metodelor actuale de detectare a hiperglicemiei și nu demonstrează că consilierea nutrițională personalizată este superioară consilierii dietetice standard pentru a gestiona un tratament postprandial ridicat. reacții la glucoză.