харчування

предметів

Зееві та ін. 1, дійшов висновку, що існує висока міжособистісна мінливість постпрандіальних глікемічних відповідей (PPGR), що особисті та мікробні характеристики дозволяють точно прогнозувати реакцію глюкози, що є кращою за звичайну практику, і що короткочасні персоналізовані дієтичні втручання успішно знижують постпрандіальну глюкозу. Це, мабуть, свідчить про те, що нам потрібно викинути все, що ми думали, що знали про дієтичні втручання, щоб покращити глікемічний контроль, оскільки це стосується не всіх. Однак складна методологія, великий обсяг зібраних даних та складна кількість (деякі мають> 20 панелей) приховують важливі недоліки в обґрунтуванні дослідження та у поданні та інтерпретації результатів, що підриває ці висновки.

Невиправдане виправдання

У вступі зазначено, що "... щоб досягти нормального рівня глюкози, необхідно підбирати продукти, що викликають нормальні глікемічні реакції після їжі (після їжі).

'. Визначення "нормального" PPGR не є чітким. Однак людина з гіперглікемією натще не може мати нормальний PPGR незалежно від того, що вони їдять, і дієта, яка гостро індукує низький рівень PPGR, може не обов'язково підтримувати низький рівень PPGR в довгостроковій перспективі. Автори стверджують, що не існує методу прогнозування PPGR і що глікемічний індекс (ГІ) має обмежену придатність при оцінці PPGR, спричиненого "реальними стравами, що складаються з будь-якої комбінації продуктів та різних кількостей". Однак на підтвердження цього твердження вони посилаються лише на один документ, який не досліджував "справжні страви, що складаються з будь-якої комбінації продуктів і різних кількостей", і висновки якого ми спростували. 2 Недавні дані свідчать про те, що PPGR є передбачуваними, наприклад, ми показали, що окремі додаткові ділянки прогнозувались під кривою глюкозної реакції (iAUC), спричиненої самостійно підібраним сніданком, спожитим 57 дорослими дикими ожиріннями (r = 0, 748). відповідно до ШКТ та вмісту вуглеводів у споживаній їжі та iAUC кожного учасника 75 г пероральної глюкози. 3

Однак, мабуть, найважливішою проблемою є неточне використання авторами термінів "мінливість" та "PPGR". Варіації в PPGR включають варіації між особами (між особами) та між особами (всередині особи). Зееві та ін. Зосередьтеся на першому, а ігноруйте другий. Термін "PPGR" зазвичай використовується для позначення абсолютної глікемічної відповіді (наприклад, IAUC); однак Зееві та ін. використовувати його для вираження як абсолютної, так і відносної глікемічної відповіді, що не одне і те ж. Нормалізація iAUC людини після їжі до значення після глюкози усуває або, принаймні, значно зменшує варіації між індивідами. 4, 5 Припускаючи, що автори навмисно не будуть проводити різницю між абсолютними та відносними відповідями, незалежно від того, чи вони цього не знають, чи необережно неточні у використанні термінології. Це важливо, оскільки клінічна корисність абсолютної та відносної глікемічної відповіді різниться: абсолютна відповідь є діагностичним тестом для виявлення людей з гіперглікемією, тоді як знання відносної глікемічної відповіді допомагає в дієтичному контролі гіперглікемії. Зееві та ін. висновок про високу міндивидуальну варіацію iAUC є тривіальним, оскільки він не є новим; однак було б важливо, якби їх результати продемонстрували міжособистісну мінливість відносної глікемічної відповіді.

Результати показують високу міжособистісну мінливість відносної глікемічної відповіді?

Суб'єкти споживали двічі 50 г вуглеводів з глюкози (G), хліба (B) або хліба плюс 30 г вершкового масла (BB) та Zeevi et al. розраховували iAUC протягом 2 годин із використанням постійного моніторингу глюкози (CGM). Отримані значення iAUC явно дуже мінливі; питання полягає в тому, чи зумовлена ​​ця зміна внутрішньою чи міжособистісною мінливістю. Якщо перший, то в середньому (з достатньою кількістю копій) PPGR різних осіб реагує аналогічно на одне і те ж вживання їжі; якщо ні. Зееві та ін. стверджують, що їх результати демонструють міжособистісну мінливість відносної реакції, засновану на тому, що різні продукти викликали найвищу глікемічну реакцію у різних людей і що існував широкий діапазон нормалізованих глікемічних реакцій.

На основі їх значень GI, як очікується, B спричиняє iAUC на 29% менше, ніж G, BB у нормальних суб'єктів.

На 25% менше, ніж B, 6, 7 і, отже, BB

На 47% менше, ніж G. В межах індивідуальних варіацій, оцінене значення iAUC, виміряне CGM, становило

45%. 8 Коли виражається відносно G, індивідуальні відмінності в iAUC між G та B (наприклад, G x - B x для суб'єкта x) зазвичай розподіляються в середньому на 29% та sd s (у цьому випадку s = 45%)./-2, 232%, оскільки кожен досліджуваний двічі тестував B та G). Площа під нормальною кривою від мінус нескінченності до 0 представляє різницю у співвідношеннях G x). При sd 32% можна було б очікувати, що B> G у 26% випробовуваних, BB> G у 15% випробовуваних та BB> B у 30% випробовуваних. На основі малюнка 2г, Зееві та ін. 1 виявив, що B> G u

40% випробовуваних, ВВ> Г у

30%, значення схожі на ті, що очікуються випадково. Дещо більше людей мали B> G і ​​BB> G, ніж очікувалося, і це можна пояснити, якби метод Zeevi et al. Метод, використаний для ГІ, не використовувався для розрахунку AUC, що малоймовірно. У міжлабораторному дослідженні протокол визначив, що значення iAUC слід розраховувати, використовуючи метод Zeevi et al. позов про використання; Однак 9> 50% з 28 лабораторій-учасниць повідомили про неправильні значення iAUC. 10 Розрахунок чистої приростової AUC забезпечує вищі значення ГІ та пов'язаний з дещо вищою внутрішньо-індивідуальною мінливістю; 11, таким чином, зменшить очікувані різниці між B і G і BB і G, а отже, збільшить очікувану частину різниць, де B> G і ​​BB> G. Тим не менше, результати на малюнку 2г можуть бути в значній мірі, якщо не повністю, пояснені внутрішньо-індивідуальні варіації та не дають доказів великих між-індивідуальних коливань відносної глікемічної відповіді.

Зееві та ін. знайшов це: '

висока мінливість також спостерігалася при PPGR кожного учасника, нормалізованому до його власного PPGR щодо глюкози

Розподіл глікемічної відповіді, викликаний хлібом, нормалізований до глюкози, який спостерігали Zeevi et al. 1 порівняно з очікуваними розподілами з міжособистісними варіаціями = 0 та високими інтраіндивідуальними варіаціями. Заповнені кола: розподіл повідомляють Zeevi et al. на додатковому малюнку S3I. a ) відкриті кола: розподіл 100 × F/G, розрахований з 7000 нормально розподілених випадкових значень для F із середнім значенням 71 та sd 22, 6 та 7000 нормально розподілених випадкових значень G із середнім значенням 100 та sd 31, 8. b ) відкриті трикутники: розподіл 100 × F/G, розрахований з 7000 нормально розподілених випадкових значень для F із середнім значенням 75 та sd 26, 5 та 7000 нормально розподілених випадкових значень G із середнім значенням 100 та sd 35, 4.

Повнорозмірне зображення

Прогноз пристосований до загальної практики?

Зееві та ін. зробити висновок, що персоналізоване прогнозування є кращим за звичайну практику, виходячи з того, що модель прогнозування передбачала iAUC краще (r = 0,70), ніж звичайна практика; Однак "загальноприйнята практика" включала лише врахування споживання вуглеводів (r = 0,38) або споживання калорій (r = 0,33). Останні є тривіальними та неактуальними порівняннями, оскільки споживання цукру або калорій не використовується для діагностики гіперглікемії. У клінічній практиці гіперглікемія діагностується шляхом вимірювання глюкози натще, HbA 1c та/або 75 г перорального тесту на толерантність до глюкози. Зееві та ін. не продемонстрував, як їх модель порівнюється з цими методами, і чи варта поліпшена робота, якщо така є, додаткового часу та витрат, необхідних для збору щоденника харчування, антропометрії, анкет, додаткових аналізів крові та зразків фекалій, необхідних для використання їх моделі.

Що Зееві та ін. продемонстрували, що використання їхньої моделі прогнозування для зменшення PPGR було не кращим за пораду щодо усунення тих продуктів, які на основі профілів CGM викликали високий PPGR (що називається експертом); середнє зменшення PPGR з використанням моделі прогнозування, 46%, було подібним до зменшення у випадку рекомендацій експертів, 44%, а індивідуальна зміна% відповіді PPGR на модель прогнозування, sd = 28%, була трохи вищою, ніж у випадку консультацій експертів - 23%. Зееві та ін. не порівнювали свою модель з харчовими рекомендаціями, такими як зменшення споживання вуглеводів або зменшення дієтичного ГІ, які, як відомо, маневри ефективні для зменшення PPGR. 12, 13 Крім того, Зееві та ін. не вказали склад своєї "поганої" та "хорошої" дієти, чого зазвичай слід було очікувати при звітуванні результатів будь-яких дієтичних втручань.

висновок

Зееві та ін. внести деякі цікаві та нові знахідки; однак їх результати не демонструють високої міжособистісної мінливості відносних глікемічних відповідей, не демонструють, що їх модель перевершує сучасні методи виявлення гіперглікемії, і не демонструють, що персоналізоване консультування з питань харчування перевершує стандартне дієтичне консультування для управління високим лікуванням після їжі. реакції глюкози.