제2형 당뇨병 예방에 있어서 퀴노아(Chenopodium Quinoa Willd)의 유익한 효과

이 연구는 두 기간으로 구성된 교차 파일럿 임상 연구였습니다. 첫 번째 기간은 참가자가 규칙적인 식단(RD)을 계속하는 관찰 및 모니터링 단계일 뿐이었습니다. 이러한 이유로 모든 참가자가 이 기간을 시작했고 휴약 기간이 필요하지 않았습니다. 그 후, 얻은 첫 번째 단계의 데이터로 피험자는 퀴노아 다이어트(QD)로 영양 중재를 받아야 하는 두 번째 기간을 시작했습니다.

총 6번의 방문과 2번의 퀴노아 제품 수거일이 프로그래밍되었습니다. 영양 개입을 시작하기 1주일 전에 연구자가 사전 동의서에 서명하고 사전 연구 방문(V0)을 한 후, 참가자들은 첫 번째 방문(V1)을 위해 소환되어 식이 기록을 작성하는 방법을 설명받았습니다. FreeStyle Libre®와 함께 적용되었습니다.

그런 다음 피험자는 정상적인 생활만 모니터링하는 4주 기간인 RD를 시작했습니다. 처음 14일 후 두 번째 방문(V2)을 통해 곡물, 밀가루, 덩이줄기 및 콩류의 일반적인 소비량을 설명하는 식이 기록을 수집했으며 FreeStyle Libre® 센서도 수집했습니다.

RD 기간의 마지막 날인 28일에 그들은 8시간 금식 후 혈액 샘플, 인체 측정 및 혈압 측정 및 새로운 FreeStyle Libre® 센서의 배치에 대한 상담에서 인용되었습니다(V3). 고령자를 위한 Minnesota Leisure Time Physical Activity Questionnaire(VREM 설문지)에서 채택한 짧은 설문지를 통해 참가자들에게 지난 4주 동안의 신체 활동 및 운동 연습에 대해 질문하고 새로운 14일 식이 기록을 제공했습니다. 또한 자원 봉사자들은 다음날 QD를 시작하기 위해 퀴노아가 포함된 첫 번째 음식을 받았습니다. 제품은 보존상의 이유로 매주 배송되었지만 적절한 소비를 보장하기 위해 제품을 픽업하기 위해 상담을 거쳐야 했으며 연구원들에게 퀴노아 제품이 있던 빈 팩을 제공했습니다.

42일(V4) 다음 방문에서 Freestyle Libre® 센서를 수집하고 채워진 식이 기록을 수집했습니다. 마지막으로, 퀴노아 다이어트 28일 후 그들은 마지막 방문을 위해 56일(V5)에 소집되었으며 여기서 모든 결정은 V3과 동일하게 반복되었습니다.

생성된 제품이 곡물, 콩류 또는 덩이줄기뿐만 아니라 참가자가 일반적으로 소비하는 곡류를 대체하고 곡물 분획만 변형되었다는 전제하에 퀴노아 가루를 기반으로 유사한 제품이 생성되었습니다. 퀴노아 가루의 비율이 20~30%를 넘지 않아 소비된 음식을 대체할 수 있는 충분한 음식이 없다는 것이 관찰된 시장 조사를 수행한 후 이러한 제품의 생성이 필요했습니다.

따라서 참가자들에게 퀴노아, 퀴노아 플레이크 및 퀴노아 가루를 제공하는 것 외에도 70% 이상의 퀴노아 가루로 만든 제품(비스킷, 크래커, 브리오슈, 스폰지 케이크, 바게트 빵, 얇게 썬 빵 및 파스타)을 제공했습니다. 또한, 덩이줄기, 콩과 식물 또는 곡물을 대체하는 일반적으로 사용되는 8가지 레시피와 함께 퀴노아 기반 레시피가 제공되었습니다. 각 피험자는 RD 식이 기록에 따라 소비한 것과 동일한 양을 받았습니다. 따라서 지원자가 스펀지 케이크를 먹었다고 표시한 경우에만 퀴노아 기반 제품이 제공되었습니다.

설명 데이터는 연속 변수의 경우 평균 및 표준 편차(SD) 또는 중앙값 및 사분위수 범위(IQR)로, 범주형 변수의 경우 빈도 및 백분율(%)로 표시됩니다. 표본 크기가 작아(n=9) 정상성과 분산의 동등성을 가정할 수 없었기 때문에 비모수 Wilcoxon 부호 순위 검정을 사용하여 인체 측정, 혈액 검사 변수 및 식이 섭취량을 서로 다른 시간에 비교했습니다. 식이 패턴과 관련된 변수를 비교하기 위해 모든 식사를 포함한 식이 섭취량의 평균 값을 각 참가자에게 고려했습니다.

포도당 레벨 모니터링 센서는 각 환자에 대해 개별 시점에서 측정합니다. 따라서 먼저 동일한 시점에서 각 환자에 대한 관찰을 하기 위해 포도당 곡선이 선형으로 보간되었습니다. 하루 동안의 포도당 곡선에 대한 첫인상은 다른 나중 식사 섭취보다 아침 식사에서 더 균일한 것으로 나타났습니다. 따라서 아침 식사에 해당하는 포도당 농도 값은 아침 식사 시작 30분 전에 시작하여 2시간 후에 끝나는 간격 t=[-30,120]에 걸쳐 분 단위의 시간 함수로 간주되었습니다. 기능적 모델을 구축하기 전에, 기능적 데이터는 다른 환자 및/또는 다른 날 간의 차이를 줄이기 위해 시간 정렬되었습니다(예를 들어, 일부 환자는 다른 환자보다 아침 식사 시작 시간을 체계적으로 먼저 표시하거나 체계적으로 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 평균보다 아침 식사). 시간 정렬은 R 패키지 fdapace의 WFDA 기능을 사용하여 워핑 기능으로 수행되었습니다.

포도당 수준 곡선이 동기화되면 모니터링된 포도당 수준에 대한 식단 유형, 환자 및 영양소 섭취의 영향을 모델링하기 위해 기능적 회귀 분석을 수행했습니다. 세 가지 다른 설명 변수가 고려되었습니다: 두 가지 범주(일반 및 퀴노아 다이어트)의 다이어트 유형, 환자 지표(9단계 범주 변수) 및 다른 영양소의 내용. 아침 포도당 곡선은 기능적 반응 변수로 처리됩니다. 스칼라 회귀(fosr) 모델에 대한 이러한 변수 함수 간의 관계를 연구하기 위해 사용되었습니다.

먼저, 포도당 곡선에 대한 식이 유형의 단변량 효과를 분석한 다음 두 가지 요인(식이 및 환자 요인)과 스칼라 변수(영양소)를 포함하는 보다 복잡한 fosr 모델을 구성했습니다. 독립 변수의 모든 효과를 포함하는 가장 복잡한 모델은 특정 생성 방정식으로 정의됩니다. 기능적 회귀 모델은 R 패키지 환불의 pffr 함수에서 구현된 대로 페널티화된 유연한 기능적 회귀에 의해 맞춰졌습니다.