Impacto de las proteínas, las grasas y la fibra sobre la glucemia posprandial tardía en personas con diabetes mellitus tipo 1
DOI:
https://doi.org/10.47196/diab.v58i2.798Palabras clave:
proteínas, grasas, fibra, hiperglucemia tardíaResumen
Introducción: alcanzar un adecuado control glucémico posprandial aún constituye un desafío para muchas personas con diabetes mellitus tipo 1 (DM1). El conteo de hidratos de carbono permitió mejorar las excursiones glucémicas posprandiales inmediatas a la ingesta, pero hay evidencia que señala que otros macronutrientes, como grasas y proteínas, podrían tener un efecto significativo sobre la glucemia posprandial tardía.
Objetivos: describir el impacto de las proteínas, las grasas y la fibra sobre la glucemia posprandial tardía en personas con DM1 en tratamiento con insulina multidosis y conteo de hidratos de carbono.
Materiales y métodos: se analizaron 855 registros alimentarios y glucémicos de 65 personas adultas. Se vincularon variables nutricionales con la respuesta glucémica posprandial tardía. Se aplicaron modelos univariados y multivariados de regresión lineal para “incremento de glucemia >70 mg/dl”. Se utilizó un nivel de significancia de 0,05.
Resultados: el consumo de >12,5 g de proteínas constituyó un factor predictor de casi el doble de riesgo de incremento de la glucemia posprandial tardía >70 mg (p=0,003). La presencia de >20 g de grasa mostró más riesgo de hiperglucemia posprandial tardía, sin alcanzar significancia estadística (p=0,065). La ingesta de fibra estuvo por debajo de las recomendaciones. Cuando se consumieron >6 g por comida, se comprobó un 42% menos de probabilidad de aumento de la glucemia posprandial tardía >70 mg/dl (p=0,017).
Conclusiones: la ingesta de >6 g de fibra por comida mostró un 42% menos de probabilidad de aumento de la glucemia posprandial tardía >70 mg/dl. La ingesta de >12,5 g de proteínas demostró ser un predictor de riesgo de aumento de la glucemia posprandial tardía >70 mg/dl. La educación nutricional debe ser una estrategia terapéutica de primer nivel para mejorar las elecciones alimentarias.
INTRODUCCIÓN
La diabetes mellitus tipo 1 (DM1) es una enfermedad autoinmune caracterizada por la deficiencia insulínica endógena y la hiperglucemia crónica. Su manejo requiere administrar insulina para un óptimo control glucémico y para no incrementar el riesgo de complicaciones micro y macrovasculares.
La velocidad, amplitud y/o extensión de las excursiones glucémicas posingesta son importantes factores predictores de desarrollo y progresión de complicaciones crónicas de la enfermedad1,2, por lo tanto, constituyen un objetivo terapéutico primordial3.
La alimentación es un pilar importante en el tratamiento de la DM. Un reporte de consenso plantea, entre los objetivos dietoterápicos, que en las personas con DM se deben promover patrones alimentarios saludables, enfatizando la variedad de alimentos densos en nutrientes, en porciones de tamaños adecuados4.
Específicamente, en cuanto a la recomendación de fibra, se sugiere que las personas con DM consuman al menos la cantidad recomendada para la población general, que es un mínimo de 14 g de fibra cada 1000 kcal o 25 g/día4.
Debido a que los hidratos de carbono (HC) han sido históricamente considerados los principales determinantes de la glucemia posprandial, el conteo de HC (CHC) aún es considerado una estrategia gold standard de estimación de dosis de insulina prandial para controlar la curva glucémica posingesta inmediata5.
Este método asume que solo la cantidad de HC consumida debe tenerse en cuenta para definir la dosis de insulina requerida ante las comidas. A los pacientes se les da libertad dietaria para elegir sus comidas, y se les enseña a que ajusten su bolo prandial según los gramos de HC que han de consumir y la relación HC/insulina (HC/I), que se establece en forma individualizada según cada cuántos gramos de HC ingeridos necesita una unidad de insulina (UI)6,7,8,9.
Esta estrategia debe acompañarse siempre de educación alimentaria y nutricional, frecuente y continua. De lo contrario, la flexibilidad dietaria que caracteriza al CHC podría promover cambios poco convenientes en la composición de la dieta.
A raíz del uso cada vez más difundido de los sistemas de monitoreo continuo de glucosa (MCG)10, se observa que muchos individuos que se encuentran en un nivel avanzado del CHC y sin errores aparentes en su aplicación, continúan experimentando eventos hiperglucémicos posprandiales.
Más allá del efecto de los HC ingeridos, las grasas y las proteínas impactan sobre la glucemia a través de una variedad de mecanismos complejos interrelacionados10,11,12,13,14. La grasa mostró alterar la insulinosensibilidad, reforzar la producción hepática de glucosa y retrasar el vaciamiento gástrico. Ante la deficiencia de insulina, el aporte incrementado de precursores de glucosa derivados del metabolismo lipídico y la activación de la gluconeogénesis por estimulación de las hormonas de contrarregulación, principalmente el glucagón, serían los mecanismos principales por los cuales aumenta la producción de glucosa, generando hiperglucemia14,15,16,17,18.
Las proteínas también influyen en el vaciamiento gástrico; sus aminoácidos derivados incrementan la secreción de glucagón modulando la producción hepática de glucosa12,13,19 y pueden interferir en la habilidad de la insulina para reprimir la producción endógena de glucosa13. Los aminoácidos glucogénicos, además, contribuyen a la gluconeogénesis actuando como sustratos20.
En la DM1, además de la pérdida de las células beta, abundante evidencia demuestra una desregulación en la secreción de glucagón, con incremento de esta hormona en ausencia de suficiente insulina, que colabora con la hiperglucemia posprandial. Se han reportado secreciones anormales de glucagón en respuesta a los desafíos orales de glucosa, independientemente del valor de la glucemia15,21. Las células beta remanentes podrían ser insuficientes para ejercer acciones paracrinas inhibitorias de la secreción de glucagón, o la célula alfa podría ser refractaria a la señal de insulina o insensible a los altos niveles de glucosa6,22.
Desde hace años cada vez más estudios demuestran que, en algunas personas con DM1, las proteínas y las grasas ingeridas en determinada cantidad también pueden influir considerablemente en las excursiones glucémicas posprandiales. En los estudios realizados en personas con DM1 de diferente edad, se evaluó la respuesta glucémica (RG) durante distintos períodos de tiempo, luego de la ingesta de proteínas y/o grasas en variada cantidad y vehiculizada a través de diferentes alimentos o bebidas de prueba, coingeridas o no con HC, y utilizando diferentes tipos de bolos de insulina y patrones de administración. En la mayoría de los estudios se observó que, en algunas personas insulinodependientes, el consumo de proteínas y/o grasas en determinada cantidad producía una hiperglucemia posprandial tardía, generalmente entre 3 a 5 horas o más, posteriores a la ingesta. A raíz de estas observaciones, los autores concluyeron la necesidad de considerar insulina adicional para comidas altas en grasas (AG) y/o altas en proteínas (AP), ya que el bolo prandial de insulina basado solamente en el CHC no sería una estrategia suficiente para mantener un adecuado nivel de glucemia posprandial. También se encontró una alta variabilidad interindividual en las RG, lo que impidió generalizar los resultados23-46.
Citas
I. The Diabetes Control and Complications Trial Research Group. The relationship of glycemic exposure (HbA1c) to the risk of development and progression of retinopathy in the diabetes control and complications trial. Diabetes 1995;44(8):968-83.
II. Temelkova-Kurktschiev TS, Koehler C, Henkel E, Leonhardt W, Fuecker K, Hanefeld M. Postchallenge plasma glucose and glycemic spikes are more strongly associated with atherosclerosis than fasting glucose or HbA1c level. Diabetes Care 2000;23(12):1830-4. doi: 10.2337/diacare.23.12.1830.
III. Ceriello A. The emerging role of post-prandial hyperglycaemic spikes in the pathogenesis of diabetic complications. Diabet Med 1998; Mar 15(3):188-93. doi: 10.1002/(SICI)1096- 9136(199803).
IV. Evert AB, Dennison M, Gardner CD, Garvey WT, Lau KHK, MacLeod J, Mitri J, Pereira RF, Rawlings K, Robinson S, Saslow L, Uelmen S, Urbanski PB, Yancy WS Jr. Nutrition therapy for adults with diabetes or prediabetes: a consensus report. Diabetes Care. 2019;42(5):731- 754. doi: 10.2337/dci19-0014.
V. Bao J, Gilbertson HR, Gray R, Munns D, Howard G, Petocz P, Colagiuri S, Brand-Miller JC. Improving the estimation of mealtime insulin dose in adults with type 1 diabetes: the Normal Insulin Demand for Dose Adjustment (NIDDA) study. Diabetes Care 2011;34(10):2146-51. doi: 10.2337/dc11-0567.
VI. Jabłońska K, Majkowska L. Optimizing a prandial insulin dosing in patients with type 1 diabetes. Clinical Diabetology 2015; 4(6):243-250. doi: 10.5603/DK.2015.0032.
VII. DAFNE Study Group. Training in flexible, intensive insulin management to enable dietary freedom in people with type 1 diabetes: dose adjustment for normal eating (DAFNE) randomised controlled trial. BMJ 2002;5;325(7367):746. doi: 10.1136/bmj.325.7367.746.
VIII. Lowe J, Linjawi S, Mensch M, James K, Attia J. Flexible eating and flexible insulin dosing in patients with diabetes. Results of an intensive self-management course. Diabetes Res Clin Pract 2008;80(3):439-43. doi: 10.1016/j.diabres.2008.02.003.
IX. Bruttomesso D, Pianta A, Crazzolara D, Capparotto C, Dainese E, Zurlo C, Minicuci N, Briani G, Tiengo A. Teaching and training programme on carbohydrate counting in Type 1 diabetic patients. Diabetes Nutr Metab 2001;14(5):259-67.
X. Freeman J, Lyons L. The use of continuous glucose monitoring to evaluate the glycemic response to food. Diabetes Spectr 2008; 21 (2):134-137. doi: 10.2337/diaspect.21.2.134.
XI. Smart C, Bruce EM, King R, López P. Insulin dosing for fat and protein: is it time? Diabetes Care 2020;43(1):13-15.
XII. Smart C, Bruce EM, et al. Both dietary protein and fat increase postprandial glucose excursions in children with type 1 diabetes, and the effect is additive. Diabetes Care 2013;36(12):3897-3902.
XIII. Hooper J. Beyond insulin to carb ratio. The impact of dietary fat and protein on postprandial glycemia and implications for mealtime dosing in patients with type 1 diabetes. UNC 2019. doi: https://doi.org/10.17615/rs4s-4x46.
XIV. Maahs DM, Higgins J. Is carbohydrate counting enough? Towards perfection or unwanted complexity? Diabetes Technol Ther 2012;14(1):3-5. doi: 10.1089/dia.2011.0234.
XV. Ito A, Horie I, Miwa M, Sako A, Niri T, Nakashima Y, Shigeno R, Haraguchi A, Natsuda S, Akazawa S, Kamada A, Kawakami A, Abiru N. Impact of glucagon response on early postprandial glucose excursions irrespective of residual b-cell function in type 1 diabetes: Across-sectional study using a mixed meal tolerance test. J Diabetes Investig 2021;12(8):1367-1376. doi: 10.1111/jdi.13486.
XVI. Krzymien J, Ladyzynski P. Insulin in type 1 and type 2 diabetes-should the dose of insulin before a meal be based on glycemia or meal content? Nutrients 2019;13;11(3):607. doi: 10.3390/nu11030607.
XVII. Ferrannini E, et al. Effect of fatty acids on glucose production and utilization in man. The Journal of Clinical Investigation 1983;72(5):1737-1747.
XVIII. Matus-Ortega G, Romero-Aguilar L, González J, Guerra-Sánchez G Matus-Ortega M, Castillo- Falconi V Pardo JP. The randle cycle, the precarious link between sugars and fats. TIP 2020;23:1-10. doi: 10.22201/fesz.23958723e.2020.0.270.
XIX. Bell KJ, et al. Estimating insulin demand for protein-containing foods using the food insulin index. European Journal of Clinical Nutrition 2014;68(9):1055-1059.
XX. Krebs M, Brehm A, Krssak M, Anderwald C, Bernroider E, Nowotny P, Roth E, Chandramouli V, Landau BR, Waldhäusl W, Roden M. Direct and indirect effects of amino acids on hepatic glucose metabolism in humans. Diabetologia 2003;46(7):917-25. doi: 10.1007/s00125-003-1129-1.
XXI. Guo K, et al. The role of glucagon in glycemic variability in type 1 diabetes: a narrative review. Diabetes Metab Syndr Obes 2021;14:4865-4873.
XXII. Marroqui L, et al. Nutrient regulation of glucagon secretion: involvement in metabolism and diabetes. Nutr Reserch Reviews 2014;27(1):48-62.
XXIII. Evert AB. Factors beyond carbohydrate to consider when determining mealtime insulin doses: protein, fat, timing, and technology. Diabetes Spectr 2020;33(2):149-155. doi: 10.2337/ds20- 0004.
XXIV. Paterson M, Bell KJ, O'Connell SM, Smart CE, Shafat A, King B. The role of dietary protein and fat in glycaemic control in type 1 diabetes: implications for intensive diabetes management. Curr Diab Rep 2015;15(9):61. doi: 10.1007/s11892-015-0630-5.
XXV. Kaya N, Kurtoğlu S, Gökmen Özel H. Does meal-time insulin dosing based on fat-protein counting give positive results in postprandial glycaemic profile after a high protein-fat meal in adolescents with type 1 diabetes: a randomised controlled trial. J Hum Nutr Diet 2020;33(3):396-403. doi: 10.1111/jhn.12711.
XXVI. Akturk HK, Rewers A, Joseph H, Schneider N, Garg SK. Possible ways to improve postprandial glucose control in type 1 diabetes. Diabetes Technol Ther 2018;20(S2):S224-S232. doi: 10.1089/dia.2018.0114.
XXVII. Gümüş AB, Keser A, Şiklar Z, et al. The impact of high-fat and high-protein meal of adolescents with type 1 diabetes mellitus receiving intensive insulin therapy on postprandial blood glucose level: a randomized, crossover, breakfast study. Int J Diabetes Dev Countries 2021;41:249-258. doi: 10.1007/s13410-020-00836-1.
XXVIII. MacDonald K, Lowe JM, Barker D, Mensch M, Attia J. Effect of popular takeaway foods on blood glucose levels in type 1 diabetes mellitus patients on intensive insulin therapy. Int J Clin Pract 2009;63(2):189-94. doi: 10.1111/j.1742-1241.2008.01970.x.
XXIX. Bell KJ, Smart CE, Steil GM, Brand-Miller JC, King B, Wolpert HA. Impact of fat, protein, and glycemic index on postprandial glucose control in type 1 diabetes: implications for intensive diabetes management in the continuous glucose monitoring era. Diabetes Care 2015;38(6):1008-15. doi: 10.2337/dc15-0100.
XXX. Bozzetto, L, et al. Extra-virgin olive oil reduces glycemic response to a high–glycemic index meal in patients with type 1 diabetes: a randomized controlled trial. Diabetes Care 2016; 39.4:518-524.
XXXI. Kordonouri O, et al. Benefit of supplementary fat plus protein counting as compared with conventional carbohydrate counting for insulin bolus calculation in children with pump therapy. Pediatric Diabetes 2012;13(7):540-544.
XXXII. Laxminarayan S, et al. Bolus estimation-rethinking the effect of meal fat content. Diabetes Tech & Therap 2015;17(12):860-866.
XXXIII. Wolpert HA, et al. Dietary fat acutely increases glucose concentrations and insulin requirements in patients with type 1 diabetes: implications for carbohydrate-based bolus dose calculation and intensive diabetes management. Diabetes Care 2013;36(4):810-816.
XXXIV. Pańkowska E, Błazik M, Groele L. Does the fat-protein meal increase postprandial glucose level in type 1 diabetes patients on insulin pump: the conclusion of a randomized study. Diabetes Tech & Therap 2012;14(1):16-22.
XXXV. Hibbert-Jones E. Fat and protein counting in type 1 diabetes. Practical Diabetes 2016; 33(7):243-247.
XXXVI. Smart C. Counting fat and protein: a dietitian’s perspective. Diabetes Care for Children & Young People 2013;2:71-3.
XXXVII. Pankowska E, Kordonouri O. The complex food counting system in managing children and young people with type 1 diabetes. Diabetes Care for Children and Young People 2013;2(2):68-70.
XXXVIII. Hess-Fischl A. Not just the carbs: factors that affect glucose levels and how to help people with diabetes manage them. ADCES in Practice 2021;9(3):54-58.
XXXIX. Neu A, et al. Higher glucose concentrations following protein-and fat-rich meals. The Tuebingen Grill Study: a pilot study in adolescents with type 1 diabetes. Pediatric Diabetes 2015;16(8):587-591.
XL. Bell K, et al. Optimized mealtime insulin dosing for fat and protein in type 1 diabetes: application of a model-based approach to derive insulin doses for open-loop diabetes management. Diabetes Care 2016;39(9):1631-1634.
XLI. Krebs J, et al. The effect of additional mealtime insulin bolus using an insulin-to-protein ratio compared to usual carbohydrate counting on postprandial glucose in those with type 1 diabetes who usually follow a carbohydrate-restricted diet: A randomized cross-over trial. Diabetes, Obesity and Metabolism 2018;20(10):2486-2489.
XLII. Bell KJ, Petocz P, Colagiuri S, Brand-Miller JC. Algorithms to improve the prediction of postprandial insulinaemia in response to common foods. Nutrients 2016;8(4):210. doi: 10.3390/nu8040210.
XLIII. Paterson MA, et al. Influence of dietary protein on postprandial blood glucose levels in individuals with type 1 diabetes mellitus using intensive insulin therapy. Diabetic Medicine 2016;33(5):592-598.
XLIV. García-López JM, et al. Should the amounts of fat and protein be taken into consideration to calculate the lunch prandial insulin bolus? Results from a randomized crossover trial. Diabetes Tech & Therap 2013;15(2):166-171.
XLV. Klupa T, et al. The impact of a pure protein load on the glucose levels in type 1 diabetes patients treated with insulin pumps. International Journal of Endocr 2015:216918. doi: 10.1155/2015/216918.
XLVI. Paterson MA, et al. Impact of dietary protein on postprandial glycaemic control and insulin requirements in type 1 diabetes: a systematic review. Diabetic Medicine 2019; 36(12):1585-1599.
XLVII. 68. U.S. Department of Health and Human Service; U.S. Department of Agriculture. 2015–2020 Dietary Guidelines for Americans, 8th edition, 2015. Disponible en: https://health. gov/dietaryguidelines/2015/guidelines/. Acceso: enero 2019.
XLVIII. Bell K, et al. Amount and type of dietary fat, postprandial glycemia, and insulin requirements in type 1 diabetes: a randomized within-subject trial. Diabetes Care 2020; 43(1):59-66.
XLIX. Uthoff H, et al. Skipping meals or carbohydrate-free meals in order to determine basal insulin requirements in subjects with type 1 diabetes mellitus? Experimental and Clinical Endocrinology & Diabetes 2010;118(05):325-327.
L. Brennan C. Dietary fibre, glycaemic response, and diabetes. Mol Nutr Food Res 2005;49:560-570. doi: 10.1002/mnfr.200500025.
LI. Lambeau K. Fiber supplements and clinically proven health benefits. How to recognize and recommend an effective fiber therapy. Journal of the American Association of Nurse Practitioners 2017;29:216-223. doi: 10.1002/2327-6924.12447.
LII. Mc Rorie J, McKeown N. Understanding the physics of functional fibers in the gastrointestinal tract: an evidence-based approach to resolving enduring misconceptions about insoluble and soluble Fiber. J Acad Nutr Diet 2017;117:251-264. doi: 10.1016/j.jand.2016.09.021.
LIII. Frid A, Tura A, Pacini G, Ridderstrale M. Effect of oral pre-meal administration of betaglucans on glycaemic control and variability in subjects with type 1 diabetes. Nutrients 2017;9:1004. doi:10.3390/nu9091004.
LIV. Craciun C, Neag M, Catinean A, Mitre A, Rusu A, Bala C, Roman G, Buzoianu A, Muntean D, Craciun A. The relationships between gut microbiota and diabetes mellitus, and treatments for diabetes mellitus. Biomedicines 2022;10(2):308. doi: 10.3390/biomedicines10020308.
LV. Gomes JMG, Costa JA, Alfenas RCG. Metabolic endotoxemia and diabetes mellitus: A systematic review. Metabolism 2017;68:133-144.
LVI. Cani PD, Neyrinck AM, Fava F, Knauf C, Burcelin RG, Tuohy KM, Gibson GR, Delzenne NM. Selective increases of bifidobacteria in gut microflora improve high-fat-diet-induced diabetes in mice through a mechanism associated with endotoxaemia. Diabetologia 2007;50(11):2374-2383.
LVII. Cani PD, Possemiers S,Vande-Wiele T, Guiot Y, Everard A, Rottier O, Geurts L, Naslain D, Neyrinck A, Lambert DM, Muccioli GG, Delzenne NM. Changes in gut microbiota control inflammation in obese mice through a mechanism involving GLP-2-driven improvement of gut permeability. Gut 2009;58(8):1091-1103.
LVIII. Cani PD, Amar J, Iglesias MA, Poggi M, Knauf C, Bastelica D, Neyrinck AM, et al. Metabolic endotoxemia initiates obesity and insulin resistance. Diabetes 2007;56(7):1761-1772.
LIX. Ho J, Reimer RA, Doulla M, Huang C. Effect of prebiotic intake on gut microbiota, intestinal permeability and glycemic control in children with type 1 diabetes: Study protocol for a randomized controlled trial. Trials 2016;27:347.
LX. Ho J, Nicolucci AC, Virtanen H, Schick A, Meddings J, Reimer RA, Huang C. Effect of prebiotic on microbiota, intestinal permeability, and glycemic control in children with type 1 diabetes. J Clin Endocrinol Metab 2019 Oct 1;104(10):4427-4440. doi: 10.1210/jc.2019-00481.
LXI. Dikeman CL, Fahey GC. Viscosity as related to dietary fiber: a review. Crit Rev Food Sci Nutr 2006;46:649-63.
LXII. Canfora EE, Jocken JW, Blaak EE. Short-chain fatty acids in control of body weight and insulin sensitivity. Nat Rev Endocrinol 2015;11:577-91.
LXIII. Giacco R, Parillo M, Rivellese AA, Lasorella G, Giacco A, D’Episcopo L, Riccardi G. Long-term dietary treatment with increased amounts of fiber-rich low-glycemic index natural foods improves blood glucose control and reduces the number of hypoglycemic events in type 1 diabetic patients. Diabetes Care 2000;23:1461-1466.
LXIV. Buyken AE, Toeller M, Heitkamp G, Vitelli F, Stehle P, Scherbaum WA, Fuller JH. Relation of fibre intake to HbA1c and the prevalence of severe ketoacidosis and severe hypoglycaemia. EURODIAB IDDM Complications Study Group. Diabetologia 1998;41:882-890.
LXV. Katz ML, Mehta S, Nansel T, Quinn H, Lipsky LM, Laffel LM. Associations of nutrient intake with glycemic control in youth with type 1 diabetes: differences by insulin regimen. Diabetes Technol Ther 2014; Aug 16(8):512-8. doi: 10.1089/dia.2013.0389.
LXVI. Overby NC, Margeirsdottir HD, Brunborg C, Andersen LF, Dahl-Jørgensen K. The influence of dietary intake and meal pattern on blood glucose control in children and adolescents using intensive insulin treatment. Diabetologia 2007; Oct 50(10):2044-51. doi: 10.1007/s00125-007-0775-0.
LXVII. Bozzetto L, Pacella D, Cavagnuolo L, Capuano M, Corrado A, Scidà G, Costabile G, Rivellese AA, Annuzzi G. Postprandial glucose variability in type 1 diabetes. The individual matters beyond the meal. Diabetes Res Clin Pract 2022; Sep 17;192:110089. doi: 10.1016/j.diabres.2022.110089.
LXVIII. Paterson MA, Smart CEM, López PE, Howley P, McElduff P, Attia J, Morbey C, King BR. Increasing the protein quantity in a meal results in dose-dependent effects on postprandial glucose levels in individuals with type 1 diabetes mellitus. Diabet Med 2017; Jun 34(6):851-854. doi: 10.1111/dme.13347.
LXIX. Piechowiak K, Dżygało K, Szypowska A. The additional dose of insulin for high-protein mixed meal provides better glycemic control in children with type 1 diabetes on insulin pumps: randomized cross- over study. Pediatr Diabetes 2017;18(8):861-868. doi: 10.1111/pedi.12500.
LXX. Peters AL, Davidson MB. Protein and fat effects on glucose responses and insulin requirements in subjects with insulin-dependent diabetes mellitus. The American Journal of Clinical Nutrition 1993;58(4):555-560.
LXXI. Borie-Swinburne C, Sola-Gazagnes A, Gonfroy-Leymarie C, Boillot J, Boitard C, Larger E. Effect of dietary protein on post-prandial glucose in patients with type 1 diabetes. Journal of Human Nutrition and Dietetics 2013;26(6):606-611.
LXXII. MacIntosh CG, Holt S, Brand-Miller J. The degree of fat saturation does not alter glycemic, insulinemic or satiety responses to a starchy staple in healthy men. The Journal of Nutrition 2003;133(8):2577-2580.
LXXIII. Joannic JL, et al. How the degree of unsaturation of dietary fatty acids influences the glucose and insulin responses to different carbohydrates in mixed meals. The American Journal of Clinical Nutrition 1997;65(5):1427-1433.
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