Efeitos Benéficos da Quinoa (Chenopodium Quinoa Willd) na Prevenção do Diabetes Mellitus Tipo 2

O estudo foi um estudo clínico piloto cruzado que consistiu em dois períodos. O primeiro período foi apenas uma fase de observação e monitoramento onde os participantes apenas continuaram com sua dieta regular (DR), por este motivo todos os participantes iniciaram este período e não houve necessidade de período de wash-out. Posteriormente, com os dados da primeira fase obtidos, os sujeitos iniciaram o segundo período em que tiveram que passar por uma intervenção nutricional com uma dieta de quinoa (DQ).

Um total de seis visitas mais dois dias de coleta de produtos de quinoa foram programados. Após a visita pré-estudo (V0) que decorreu uma semana antes do início da intervenção nutricional e onde os investigadores obtiveram o consentimento informado assinado, os participantes foram convocados para uma primeira visita (V1) onde foram explicados como deveriam preencher os registos alimentares e foram aplicados com o FreeStyle Libre®.

Os indivíduos então começaram o DR, um período de 4 semanas durante o qual apenas sua vida normal foi monitorada. Após os primeiros 14 dias desta, foi feita uma segunda visita (V2) onde foi recolhido o registo alimentar que serviria para contabilizar o seu consumo habitual de cereais, farinhas, tubérculos e leguminosas, foi também recolhido o sensor FreeStyle Libre®.

No último dia do período de RD, no dia 28, foram citados (V3) em consulta onde foram obtidas amostras de sangue após jejum de 8 horas, medidas antropométricas e medida de pressão arterial e para a colocação do novo sensor FreeStyle Libre®. Os participantes foram questionados sobre sua atividade física e prática de exercícios durante as últimas 4 semanas por meio de um breve questionário adaptado do Minnesota Leisure Time Physical Activity Questionnaire para indivíduos de idade avançada (questionário VREM) e um novo registro alimentar de 14 dias vazio foi fornecido. Além disso, os voluntários receberam os primeiros alimentos com quinoa para iniciar a QD no dia seguinte. Os produtos eram entregues semanalmente, por motivos de conservação mas também para garantir que seguiam um consumo adequado, tinham de passar por consulta para levantar o produto e entregavam aos investigadores as embalagens vazias onde tinham estado os produtos de quinoa.

Na visita seguinte, no dia 42 (V4), o sensor Freestyle Libre® foi coletado e o registro alimentar preenchido foi coletado. Por fim, após 28 dias de dieta com quinoa foram convocados para a última visita no dia 56 (V5) onde todas as determinações foram repetidas de forma idêntica à V3.

Com a premissa de que os produtos criados substituíram não apenas grãos, leguminosas ou tubérculos, mas também farináceos comumente consumidos pelos participantes e que apenas a fração de cereais foi modificada, foram criados produtos similares à base de farinha de quinoa. A criação destes produtos foi necessária, após a realização de uma pesquisa de mercado onde se observou que não havia alimentos suficientes para substituir os consumidos uma vez que estes apresentavam percentagens de farinha de quinoa não superiores a 20-30%.

Assim, além de entregar quinoa, flocos de quinoa e farinha de quinoa aos participantes, eles receberam produtos elaborados com ≥70% de farinha de quinoa e foram biscoitos, biscoitos, brioche, pão de ló, pão baguete, pão de forma e macarrão. Além disso, foi entregue uma receita à base de quinoa com oito receitas comumente consumidas que substituíram o tubérculo, leguminosa ou grão da receita. Cada sujeito recebeu o equivalente ao que consumiu de acordo com seus registros alimentares de DR. Assim, somente se o voluntário tivesse indicado que consumia pão-de-ló é que lhe era entregue o produto à base de quinoa.

Os dados descritivos são apresentados como média e desvio padrão (DP) ou mediana e intervalo interquartílico (IQR) para variáveis ​​contínuas, e as frequências e porcentagens (%) para variáveis ​​categóricas. As medidas antropométricas, as variáveis ​​dos exames de sangue e a ingestão alimentar foram comparadas em momentos diferentes usando o teste não paramétrico de Wilcoxon, porque a normalidade e a igualdade de variância não puderam ser assumidas devido ao pequeno tamanho da amostra (n = 9). Para comparar as variáveis ​​relacionadas ao padrão alimentar, foi considerado o valor médio do consumo alimentar, incluindo todas as refeições, para cada participante.

O sensor de monitoramento do nível de glicose faz medições em pontos de tempo discretos para cada paciente. Portanto, em primeiro lugar, as curvas de glicose foram interpoladas linearmente para obter observações para cada paciente em pontos de tempo iguais. Uma primeira olhada nas curvas de glicose ao longo do dia mostrou que elas eram mais homogêneas no café da manhã do que em outras refeições posteriores. Portanto, os valores de concentração de glicose correspondentes ao desjejum foram considerados em função do tempo em minutos no intervalo t= [-30,120], que se inicia meia hora antes do início do desjejum e termina duas horas depois. Antes de construir um modelo funcional, os dados funcionais foram alinhados no tempo para reduzir as diferenças entre diferentes pacientes e/ou dias diferentes (por exemplo, alguns pacientes poderiam marcar o horário de início do café da manhã sistematicamente antes do que outros, ou passar sistematicamente mais tempo em pequeno-almoço do que a média). O alinhamento de tempo foi feito por funções warping, usando a função WFDA no pacote R fdapace.

Uma vez que as curvas de nível de glicose foram sincronizadas, uma análise de regressão funcional foi realizada para modelar o efeito do tipo de dieta, paciente e ingestão de nutrientes nos níveis de glicose monitorados. Três diferentes variáveis ​​explicativas foram consideradas: tipo de dieta com duas categorias (dieta regular e quinoa), indicador do paciente (variável categórica com nove níveis) e os conteúdos em diferentes nutrientes. As curvas de glicose do café da manhã são tratadas como a variável de resposta funcional. Para estudar a relação entre essas variáveis, foram utilizados modelos de função em regressão escalar (fosr).

Em primeiro lugar, o efeito univariado do tipo de dieta nas curvas de glicose foi analisado e, em seguida, foram construídos modelos fosr mais complexos com dois fatores (dieta e fatores do paciente) e variáveis ​​escalares (nutrientes). O modelo mais complexo incluindo todos os efeitos das variáveis ​​independentes é definido por uma equação criada especificamente. Os modelos de regressão funcional foram ajustados por regressão funcional flexível penalizada, conforme implementado na função pffr do reembolso do pacote R.