T2DM 中的膳食抗氧化剂和硫醇二硫化物稳态

进行功效分析以确定研究样本。 为了以 80% 的功效和 5% 的误差幅度显示每个参数的中等到高水平效果，发现适合与总共 68 人一起工作，其中 34 人是 T2DM，其中 34 人是健康的。 为了保持更大的样本量，本研究共纳入 87 人，包括 40 名 T2DM 和 47 名健康人。 同意参与研究的个人表示知情同意。 研究人员进行了人体测量（体重和身高）。 个体BMI值的计算公式为体重（kg）/身高（m）2 空腹血糖（FPG）、糖化血红蛋白（HbA1c）、总胆固醇、高密度脂蛋白（HDL）胆固醇、低密度脂蛋白 (LDL) 胆固醇、极低密度脂蛋白 (VLDL)、非高密度脂蛋白胆固醇、总/高密度脂蛋白胆固醇比值、甘油三酯 (TG)、C 反应蛋白 (CRP) 值由护士采集的血液样本进行分析早上禁食8小时。 动态硫醇二硫化物平衡由天然硫醇、总硫醇和二硫化物值确定，氧化白蛋白由 IMA 值确定。 获取个人的食物消费记录以确定膳食抗氧化剂摄入量和膳食抗氧化能力。 氧化平衡评分用于评估个体暴露于抗氧化剂和促氧化剂的情况。 分类变量的描述性统计显示为频率和百分比。 使用 Shapiro-Wilk 测试检查数值变量是否符合正态分布。 数值变量的描述性统计以正态分布的均值 (±) 标准差和非正态分布的四分位距中值 [IQR] 值给出。 在两个独立组的比较中；如果数据提供了参数检验的假设，则使用独立样本 T 检验，如果不满足参数检验的假设，则使用 Mann-Whitney U 检验，卡方检验用于两个定性检验的比较团体。 定量变量之间关系的检查由正态分布的“皮尔逊相关系数”和非正态分布的斯皮尔曼相关系数确定。 在相关系数的解释中，如果 <0.2，则使用非常弱的相关标准，0.2-0.4 之间的弱相关， 0.4-0.6之间的中等相关性， 0.6-0.8 之间的相关性很高，如果 0.8> 则相关性非常高。 在所有计算和解释中，统计显着性水平被认为是α<0.05、α<0.01、α<0.001，并且假设被确立为双向的。 使用 SPSS v26 (IBM Inc., Chicago, IL, USA) 统计软件包程序对数据进行统计分析。