Wohltuende Wirkungen von Quinoa (Chenopodium Quinoa Willd) bei der Prävention von Typ-2-Diabetes mellitus

Bei der Studie handelte es sich um eine klinische Crossover-Pilotstudie, die aus zwei Perioden bestand. Die erste Periode war nur eine Beobachtungs- und Überwachungsphase, in der die Teilnehmer einfach ihre normale Ernährung (RD) fortsetzten, aus diesem Grund begannen alle Teilnehmer diese Periode und eine Auswaschphase war nicht erforderlich. Anschließend begannen die Probanden mit den gewonnenen Daten der ersten Phase die zweite Phase, in der sie sich einer Ernährungsintervention mit einer Quinoa-Diät (QD) unterziehen mussten.

Insgesamt waren sechs Besuche plus zwei Sammeltage für Quinoa-Produkte geplant. Nach dem Vorstudienbesuch (V0), der eine Woche vor Beginn der Ernährungsintervention stattfand und bei dem die Forscher eine unterschriebene Einverständniserklärung erhielten, wurden die Teilnehmer zu einem ersten Besuch (V1) eingeladen, wo ihnen erklärt wurde, wie sie die Ernährungsaufzeichnungen ausfüllen sollten und sie wurden mit dem FreeStyle Libre® aufgetragen.

Die Probanden begannen dann mit RD, einem Zeitraum von 4 Wochen, in dem nur ihr normales Leben überwacht wurde. Nach den ersten 14 Tagen wurde ein zweiter Besuch (V2) durchgeführt, bei dem die Ernährungsaufzeichnungen gesammelt wurden, die dazu dienen würden, ihren üblichen Verzehr von Getreide, Mehl, Knollen und Hülsenfrüchten zu berücksichtigen, und der FreeStyle Libre®-Sensor wurde ebenfalls gesammelt.

Am letzten Tag der RD-Periode, an Tag 28, wurden sie zitiert (V3) in Absprache, wo Blutproben nach 8 Stunden Fasten, anthropometrische Messungen und Blutdruckmessungen erhalten wurden, und für die Platzierung des neuen FreeStyle Libre®-Sensors. Die Teilnehmer wurden mit einem kurzen Fragebogen, der dem Minnesota Leisure Time Physical Activity Questionnaire für Personen im fortgeschrittenen Alter (VREM-Fragebogen) entsprach, zu ihrer körperlichen Aktivität und Trainingspraxis während der letzten 4 Wochen befragt, und es wurde ein neues leeres 14-Tage-Ernährungsprotokoll erstellt. Außerdem erhielten die Freiwilligen am nächsten Tag die ersten Lebensmittel mit Quinoa, um QD einzuleiten. Die Produkte wurden wöchentlich geliefert, aus Konservierungsgründen, aber auch um sicherzustellen, dass sie einem angemessenen Verbrauch folgten, mussten sie sich beraten lassen, um das Produkt abzuholen, und gaben den Forschern die leeren Packungen, in denen sich Quinoa-Produkte befanden.

Beim nächsten Besuch am Tag 42 (V4) wurde der Freestyle Libre®-Sensor eingesammelt und das ausgefüllte Ernährungsprotokoll eingesammelt. Schließlich wurden sie nach 28 Tagen Quinoa-Diät zum letzten Besuch am Tag 56 (V5) gerufen, wo alle Bestimmungen identisch wie V3 wiederholt wurden.

Unter der Prämisse, dass die hergestellten Produkte nicht nur Getreide, Hülsenfrüchte oder Knollen, sondern auch von den Teilnehmern üblicherweise verzehrte Mehlspeisen ersetzten und nur der Getreideanteil modifiziert wurde, entstanden ähnliche Produkte auf Basis von Quinoamehl. Die Schaffung dieser Produkte war notwendig, nachdem eine Marktrecherche durchgeführt wurde, bei der festgestellt wurde, dass es nicht genügend Lebensmittel gab, um die verbrauchten zu ersetzen, da diese Quinoa-Mehlanteile von nicht mehr als 20-30 % enthielten.

So erhielten die Teilnehmer neben der Lieferung von Quinoa, Quinoaflocken und Quinoamehl Produkte, die mit ≥70 % Quinoamehl hergestellt wurden und Kekse, Cracker, Brioche, Biskuitkuchen, Baguettebrot, geschnittenes Brot und Nudeln waren. Darüber hinaus wurde ein Quinoa-basiertes Rezept mit acht häufig konsumierten Rezepten geliefert, die die Knolle, die Hülsenfrucht oder das Getreide des Rezepts ersetzten. Jede Versuchsperson erhielt das Äquivalent dessen, was sie gemäß ihren RD-Ernährungsaufzeichnungen zu sich genommen hatte. Nur wenn der Freiwillige angegeben hatte, Biskuitkuchen zu verzehren, wurde ihm das Quinoa-basierte Produkt geliefert.

Deskriptive Daten werden als Mittelwert und Standardabweichung (SD) oder Median und Interquartilbereich (IQR) für kontinuierliche Variablen und die Häufigkeiten und Prozentsätze (%) für kategoriale Variablen dargestellt. Anthropometrische Messungen, Bluttestvariablen und Nahrungsaufnahme wurden zu verschiedenen Zeitpunkten mit dem nicht-parametrischen Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test verglichen, da aufgrund der kleinen Stichprobengröße (n = 9) keine Normalität und Varianzgleichheit angenommen werden konnten. Um Variablen im Zusammenhang mit Ernährungsgewohnheiten zu vergleichen, wurde der Mittelwert der Nahrungsaufnahme, einschließlich aller Mahlzeiten, für jeden Teilnehmer berücksichtigt.

Der Glukosespiegel-Überwachungssensor nimmt Messungen zu diskreten Zeitpunkten für jeden Patienten vor. Daher wurden zunächst die Glukosekurven linear interpoliert, um Beobachtungen für jeden Patienten zu gleichen Zeitpunkten zu haben. Ein erster Blick auf die Glukosekurven über den Tag zeigte, dass sie um das Frühstück herum homogener waren als um andere spätere Mahlzeiten. Daher wurden die dem Frühstück entsprechenden Glukosekonzentrationswerte als Funktion der Zeit in Minuten über das Intervall t = [–30.120] betrachtet, das eine halbe Stunde vor Beginn des Frühstücks beginnt und zwei Stunden später endet. Vor der Konstruktion eines funktionellen Modells wurden die funktionellen Daten zeitlich abgeglichen, um die Unterschiede zwischen verschiedenen Patienten und/oder verschiedenen Tagen zu verringern (z Frühstück als der Durchschnitt). Die Zeitausrichtung wurde durch Warping-Funktionen unter Verwendung der Funktion WFDA im R-Paket fdapace durchgeführt.

Sobald die Glukosespiegelkurven synchronisiert wurden, wurde eine funktionelle Regressionsanalyse durchgeführt, um die Wirkung von Ernährungstyp, Patient und Nährstoffaufnahme auf überwachte Glukosespiegel zu modellieren. Drei verschiedene erklärende Variablen wurden berücksichtigt: Ernährungstyp mit zwei Kategorien (normale und Quinoa-Ernährung), Patientenindikator (kategoriale Variable mit neun Stufen) und die Gehalte an verschiedenen Nährstoffen. Die Frühstücksglukosekurven werden als funktionelle Antwortvariable behandelt. Um die Beziehung zwischen diesen Variablen zu untersuchen, wurden skalare Regressionsmodelle (fosr) verwendet.

Zunächst wurde der univariate Effekt des Ernährungstyps auf Glukosekurven analysiert und dann komplexere Fosr-Modelle mit zwei Faktoren (Ernährungs- und Patientenfaktoren) und skalaren Variablen (Nährstoffe) konstruiert. Das komplexeste Modell einschließlich aller Effekte der unabhängigen Variablen wird durch eine speziell erstellte Gleichung definiert. Die funktionalen Regressionsmodelle wurden durch penalisierte flexible funktionale Regression angepasst, wie sie in der Funktion pffr der Rückerstattung des R-Pakets implementiert ist.