Korzystne działanie komosy ryżowej (Chenopodium Quinoa Willd) w profilaktyce cukrzycy typu 2

Badanie było pilotażowym badaniem klinicznym obejmującym dwa okresy. Pierwszy okres był tylko fazą obserwacji i monitorowania, w której uczestnicy po prostu kontynuowali swoją regularną dietę (RD), z tego powodu wszyscy uczestnicy zainicjowali ten okres, a okres wypłukiwania nie był potrzebny. Następnie, na podstawie uzyskanych danych z pierwszej fazy, badani rozpoczęli drugi okres, w którym musieli przejść interwencję żywieniową z dietą quinoa (QD).

Zaprogramowano łącznie sześć wizyt plus dwa dni odbioru produktów z komosy ryżowej. Po wizycie przed badaniem (V0), która odbyła się na tydzień przed rozpoczęciem interwencji żywieniowej i podczas której badacze uzyskali podpisaną świadomą zgodę, uczestnicy zostali wezwani na pierwszą wizytę (V1), podczas której wyjaśniono im, w jaki sposób powinni wypełniać dokumentację żywieniową oraz zostały zastosowane z FreeStyle Libre®.

Następnie badani rozpoczęli RD, okres 4 tygodni, podczas którego monitorowano tylko ich normalne życie. Po pierwszych 14 dniach przeprowadzono drugą wizytę (V2), podczas której zebrano dane żywieniowe, które posłużyłyby do uwzględnienia ich zwykłego spożycia zbóż, mąki, bulw i roślin strączkowych, zebrano również czujnik FreeStyle Libre®.

Ostatniego dnia okresu RD, w dniu 28, zostali wezwani (V3) do konsultacji, gdzie pobrano próbki krwi po 8 godzinach postu, wykonano pomiary antropometryczne i zmierzono ciśnienie krwi oraz w celu umieszczenia nowego czujnika FreeStyle Libre®. Uczestników zapytano o ich aktywność fizyczną i praktykę ćwiczeń w ciągu ostatnich 4 tygodni za pomocą krótkiego kwestionariusza zaadaptowanego z kwestionariusza aktywności fizycznej Minnesota Leisure Time Physical Activity Questionnaire dla osób w podeszłym wieku (kwestionariusz VREM) i podano nowy pusty 14-dniowy zapis diety. Ponadto ochotnicy otrzymali pierwszą żywność z komosą ryżową następnego dnia, aby zainicjować QD. Produkty były dostarczane co tydzień, ze względów konserwacyjnych, ale także w celu zapewnienia odpowiedniej konsumpcji, musieli przejść konsultacje, aby odebrać produkt i przekazać naukowcom puste opakowania po produktach z komosy ryżowej.

Podczas kolejnej wizyty w dniu 42 (V4) pobrano czujnik Freestyle Libre® i zebrano wypełniony zapis diety. Ostatecznie po 28 dniach diety komosowej wezwano ich na ostatnią wizytę w dniu 56 (V5), gdzie wszystkie oznaczenia powtórzono identycznie jak w V3.

Wychodząc z założenia, że ​​stworzone produkty zastąpiły nie tylko zboża, rośliny strączkowe czy bulwy, ale również powszechnie spożywane przez uczestników produkty mączne oraz że zmodyfikowano jedynie frakcję zbożową, powstały podobne produkty na bazie mąki komosowej. Stworzenie tych produktów było konieczne po przeprowadzeniu badania rynku, na którym zaobserwowano, że nie ma wystarczającej ilości żywności, aby zastąpić te spożywane, ponieważ miały one procentową zawartość mąki z komosy ryżowej nieprzekraczającą 20-30%.

Tym samym, oprócz dostarczania uczestnikom komosy ryżowej, płatków komosowych i mąki komosowej, otrzymali produkty stworzone z ≥70% mąki komosowej, a były to herbatniki, krakersy, brioche, biszkopt, bagietki, chleb krojony i makaron. Ponadto przepis oparty na komosie ryżowej został dostarczony wraz z ośmioma powszechnie spożywanymi przepisami, które zastąpiły bulwy, rośliny strączkowe lub ziarna z przepisu. Każdy badany otrzymał równowartość tego, co spożył, zgodnie z zapisami żywieniowymi RD. Tak więc tylko wtedy, gdy ochotnik wskazał, że zjadł biszkopt, dostarczano mu produkt na bazie komosy ryżowej.

Dane opisowe przedstawiono jako średnią i odchylenie standardowe (SD) lub medianę i rozstęp międzykwartylowy (IQR) dla zmiennych ciągłych oraz częstości i procenty (%) dla zmiennych kategorycznych. Pomiary antropometryczne, zmienne badania krwi i spożycie pokarmu zostały porównane w różnym czasie za pomocą nieparametrycznego testu rang Wilcoxona ze znakiem, ponieważ nie można było założyć normalności i równości wariancji ze względu na małą wielkość próby (n=9). W celu porównania zmiennych związanych ze wzorcami żywieniowymi dla każdego uczestnika uwzględniono średnią wartość spożycia, w tym wszystkich posiłków.

Czujnik monitorowania poziomu glukozy wykonuje pomiary w odrębnych punktach czasowych dla każdego pacjenta. Dlatego najpierw krzywe glukozy zostały interpolowane liniowo, aby mieć obserwacje dla każdego pacjenta w równych punktach czasowych. Pierwszy rzut oka na krzywe glukozy w ciągu dnia pokazał, że były one bardziej jednorodne w okolicach śniadania niż w przypadku innych późniejszych posiłków. W związku z tym wartości stężenia glukozy odpowiadające śniadaniu uznano za funkcję czasu w minutach w przedziale t= [-30120], który rozpoczyna się pół godziny przed rozpoczęciem śniadania, a kończy dwie godziny później. Przed skonstruowaniem modelu funkcjonalnego dane funkcjonalne zostały wyrównane w czasie w celu zmniejszenia różnic między różnymi pacjentami i/lub różnymi dniami (na przykład niektórzy pacjenci mogli systematycznie zaznaczać czas rozpoczęcia śniadania wcześniej niż inni lub spędzać systematycznie więcej czasu w śniadanie niż średnia). Wyrównanie czasu zostało wykonane przez funkcje wypaczające, używając funkcji WFDA w pakiecie R fdapace.

Po zsynchronizowaniu krzywych poziomu glukozy przeprowadzono analizę regresji funkcjonalnej w celu modelowania wpływu rodzaju diety, spożycia pacjenta i składników odżywczych na monitorowane poziomy glukozy. Wzięto pod uwagę trzy różne zmienne objaśniające: rodzaj diety z dwiema kategoriami (dieta zwykła i dieta z komosy ryżowej), wskaźnik pacjenta (zmienna kategorialna z dziewięcioma poziomami) oraz zawartość różnych składników odżywczych. Krzywe glikemii po śniadaniu traktuje się jako zmienną odpowiedzi funkcjonalnej. Do badania zależności między tymi zmiennymi wykorzystano funkcję regresji skalarnej (fosr).

Najpierw przeanalizowano jednowymiarowy wpływ rodzaju diety na krzywe glukozy, a następnie skonstruowano bardziej złożone modele z dwoma czynnikami (dieta i czynnik pacjenta) oraz zmiennymi skalarnymi (składniki odżywcze). Najbardziej złożony model uwzględniający wszystkie efekty zmiennych niezależnych jest zdefiniowany przez specjalnie utworzone równanie. Modele regresji funkcjonalnej zostały dopasowane metodą penalizowanej elastycznej regresji funkcjonalnej, zaimplementowanej w funkcji pffr zwrotu pakietu R.