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本研究探討了低碳水化合物生酮飲食（LCKD）與低升糖指數飲食（LGID）對2型糖尿病肥胖患者的影響。結果顯示，LCKD組在血糖控制、體重減輕和糖尿病藥物減少方面均優於LGID組。這項研究為2型糖尿病患者的飲食治療提供了新的見解。

低碳水化合物生酮飲食與低升糖指數飲食對2型糖尿病患者血糖控制的影響

The effect of a low-carbohydrate, ketogenic diet versus a low-glycemic index diet on glycemic control in type 2 diabetes mellitus

Eric C Westman, William S Yancy Jr, John C Mavropoulos, Megan Marquart & Jennifer R McDuffie
Nutrition & Metabolism volume 5, Article number: 36 (2008) Cite this article

https://nutritionandmetabolism.biomedcentral.com/articles/10.1186/1743-7075-5-36?ref=healthandfitreviews.com

目的

膳食碳水化合物是餐後血糖水平的主要決定因素，有幾項臨床研究已經表明，低碳水化合物飲食可以改善血糖控制。在這項研究中，我們假設在患有肥胖和第二型糖尿病的患者中，低碳水化合物的飲食將在24週的時間裡對血糖控制產生更大的改善。

研究設計和方法

有肥胖和第二型糖尿病的84名社區志願者被隨機分配到低碳水化合物酮症飲食（每日碳水化合物<20克；LCKD）或低升糖、減少熱量飲食（從體重維持飲食減少500大卡/天；LGID）。兩組都接受了小組會議、營養補充和運動建議。主要結果是血糖控制，由血紅蛋白A1c測量。

結果

四十九名（58.3%）參與者完成了研究。兩種干預措施都改善了血紅蛋白A1c、空腹血糖、空腹胰島素和體重減輕。與LGID組相比，LCKD組在血紅蛋白A1c（-1.5% vs. -0.5%，p = 0.03）、體重（-11.1公斤 vs. -6.9公斤，p = 0.008）和高密度脂蛋白膽固醇（+5.6毫克/分升 vs. 0毫克/分升，p < 0.001）方面有更大的改善。在LCKD的95.2% vs. LGID的62%的參與者中減少或消除了糖尿病藥物（p < 0.01）。

結論

膳食修改引起了有動力的第二型糖尿病志願者的血糖控制和藥物減少/消除的改善。低碳水化合物的飲食導致血糖控制的更大改善，以及比低升糖指數飲食更頻繁的藥物減少/消除。使用低碳水化合物干預的生活方式修改對改善和逆轉第二型糖尿病是有效的。

Objective

Dietary carbohydrate is the major determinant of postprandial glucose levels, and several clinical studies have shown that low-carbohydrate diets improve glycemic control. In this study, we tested the hypothesis that a diet lower in carbohydrate would lead to greater improvement in glycemic control over a 24-week period in patients with obesity and type 2 diabetes mellitus.

Research design and methods

Eighty-four community volunteers with obesity and type 2 diabetes were randomized to either a low-carbohydrate, ketogenic diet (<20 g of carbohydrate daily; LCKD) or a low-glycemic, reduced-calorie diet (500 kcal/day deficit from weight maintenance diet; LGID). Both groups received group meetings, nutritional supplementation, and an exercise recommendation. The main outcome was glycemic control, measured by hemoglobin A1c.

Results

Forty-nine (58.3%) participants completed the study. Both interventions led to improvements in hemoglobin A1c, fasting glucose, fasting insulin, and weight loss. The LCKD group had greater improvements in hemoglobin A1c (-1.5% vs. -0.5%, p = 0.03), body weight (-11.1 kg vs. -6.9 kg, p = 0.008), and high density lipoprotein cholesterol (+5.6 mg/dL vs. 0 mg/dL, p < 0.001) compared to the LGID group. Diabetes medications were reduced or eliminated in 95.2% of LCKD vs. 62% of LGID participants (p < 0.01).

Conclusion

Dietary modification led to improvements in glycemic control and medication reduction/elimination in motivated volunteers with type 2 diabetes. The diet lower in carbohydrate led to greater improvements in glycemic control, and more frequent medication reduction/elimination than the low glycemic index diet. Lifestyle modification using low carbohydrate interventions is effective for improving and reversing type 2 diabetes.

背景

提高餐後血清葡萄糖和胰島素最有力的膳食大分子是碳水化合物[1]。這一觀察促使在胰島素或其他藥物治療可用之前，使用低碳水化合物飲食來治療糖尿病[2]。同樣地，缺乏胰島素的個人被指示估計膳食中的碳水化合物量，然後根據膳食碳水化合物的量來注射胰島素劑量。膳食碳水化合物和餐後血清葡萄糖之間的這一強烈關係促使了開發阻止碳水化合物吸收的第2型糖尿病治療藥物的產生[3]。

臨床研究降低了膳食碳水化合物的百分比和/或碳水化合物的升糖指數，一直在第2型糖尿病患者中顯示出血糖控制的改善[4-8]。在隨機研究中，低碳水化合物飲食已被發現對於最長24個月的肥胖治療有效[9]。雖然血糖控制不是主要結果，但當降低碳水化合物攝取量時，這些研究中的一些還顯示了血糖參數的改善。在護士健康研究隊列研究中，低升糖負荷飲食在20年期間被發現與較低的心臟風險有關[10]。解釋這些發現的一個機制是，當患者被指示將碳水化合物攝取限制到低水平而不提及熱量攝取時，總的熱量攝取量就會減少[11]。

在幾項最近的研究中，無論是在門診設置還是代謝病房，低碳水化合物生酮飲食都能改善糖尿病患者的血糖控制[12-16]。雖然每天攝取少於20克碳水化合物的低碳水化合物生酮飲食可能會帶來更好的血糖控制，相比之下，所謂的”低升糖飲食”可能是直觀的，但我們並不知道這個想法是否真的得到了測試。在目前的研究中，我們的假設是，在24週的門診設置中，低碳水化合物的飲食會在肥胖和第2型糖尿病患者中帶來更大的血糖控制改善。

在幾項最近的研究中，無論是在門診設置還是代謝病房，低碳水化合物生酮飲食都能改善糖尿病患者的血糖控制[12-16]。雖然每天攝取少於20克碳水化合物的低碳水化合物生酮飲食可能會帶來更好的血糖控制，相比之下，所謂的”低升糖飲食”可能是直觀的，但我們並不知道這個想法是否真的得到了測試。在目前的研究中，我們的假設是，在24週的門診設置中，低碳水化合物的飲食會在肥胖和第2型糖尿病患者中帶來更大的血糖控制改善。

方法

參與者

參與者是通過報紙廣告從社區中招募的。經過電話篩選後，潛在參與者被安排進行“篩選訪問”，其中包括當地機構審查委員會批准的知情同意、病歷、身體檢查和實驗室測試。納入標準是：確診為2型糖尿病> 1年（由血紅蛋白A1c > 6.0%確認），15歲以後發病，無糖尿病酮酸中毒病史，年齡18-65歲，體重指數（BMI）為27-50 kg/m2，並希望減肥。排除標準是：不穩定或嚴重的醫療狀況；重大共病，例如肝病（AST或ALT > 100 IU/L）、腎病（血清肌酐> 1.5 mg/dL）、癌症；懷孕或哺乳的母親。未提供任何金錢激勵。

干預

如果符合研究標準，參與者將使用電腦生成的名單，根據BMI大於或小於32 kg/m2分層，隨機分配到兩個治療組之一，並被邀請參加“基線訪問”。（在“篩選訪問”中進行的測量被用作實驗室測試的比較測試的初始值；“基線訪問”的測量被用作其他結果的初始值。）兩組的干預都包括小組會議、飲食指導、營養補充劑和運動建議。小組會議每週在門診研究診所進行一次，持續3個月，然後每隔一周進行一次，再持續3個月。如果參與者正在服用糖尿病或高血壓藥物，醫生將根據預定的算法審查血糖和血壓讀數並進行藥物更改。鼓勵參與者每周至少運動30分鐘3次，但沒有提供正式的運動計劃。兩組都接受了已知對血糖水平有微弱降低作用的相同營養補充劑（每天200微克的釩酸鹽，每天600微克的鉻二茶酸甘氨酸鹽，每天200毫克的α-硫辣素）[17, 18]。

低碳水化合物，生酮飲食組干預（LCKD）
使用一本俗人出版的飲食書籍和額外的講義，註冊營養師指導參與者將每天的飲食碳水化合物攝取量限制在20克以下，而不明確限制卡路里攝取[19]。允許的食物是無限量的動物食品（即肉類、雞肉、火雞、其他禽類、魚類、貝類）和雞蛋；限量的硬奶酪（例如切達或瑞士，每天4盎司），新鮮奶酪（例如農家或利口塔，每天2盎司），沙拉蔬菜（每天2杯），和非澱粉蔬菜（每天1杯）。參與者被鼓勵每天至少喝6杯允許的液體。在最初的兩週內，建議每天2-3次喝溶於水中的肉湯，以減少可能的副作用。

低升糖指數飲食組干預（LGID）
使用一本俗人出版的飲食書籍和額外的講義，一位註冊營養師指導參與者遵循低升糖指數，減少卡路里飲食，每天的卡路里攝取量中約有55%來自碳水化合物[20]。能量攝取量是根據個人化的，比參與者計算出的體重維持所需的能量攝取量少2.1 MJ（500 kcal）（21.6 * 瘦體重 + 370 kcal + 活動因素）[21]。

主要結果衡量

糖化血紅蛋白A1c
糖化血紅蛋白A1c在基線、第12週和第24週進行測量。主要結果是使用免疫測定技術從基線到第24週的糖化血紅蛋白A1c的變化。糖化血紅蛋白A1c提供了前3個月血糖控制的估計，並可預測臨床結果[22]。

其他結果衡量

飲食組成
所有參與者在基線時以及干預期間（第4週、第12週和第24週）完成食物記錄（連續5天，包括周末）。參與者接受有關如何記錄食物記錄信息的指導，並且提供了如何完成記錄的示例的講義。根據記錄詳情，選擇了一些完成者（低碳水化合物飲食組n = 8；低血糖飲食組n = 7）進行食物記錄分析。註冊營養師使用營養軟件程序（Nutritionist Five，版本1.6，First DataBank Inc.，San Bruno，CA）分析食物記錄。食物記錄結果在第4週、第12週和第24週期間取平均值。

生命體徵
參與者穿著輕便衣物，不穿鞋，在每次訪問時都在同一個校準的秤上稱重。身體質量指數計算為：（公斤體重）/（米高度）^2。非主要手臂測量收縮壓和舒張壓，使用自動數字袖帶（型號HEM-725C，Omron Corp.，Vernon Hills，IL）坐下3分鐘後測量。每次訪問進行兩次測量，並取平均值進行分析。

其他代謝效應
血液檢測是在至少8小時禁食後的早晨進行的，並由商業實驗室（Labcorp，Burlington NC）處理。通過使用包含年齡、性別、種族以及血清白蛋白、肌酐和血尿素氮（Modification of Diet in Renal Disease (MDRD)研究方程）[23]的變量來估算腎小球濾過率。在基線和24週時收集了24小時尿液蛋白質。

不良反應
在所有回診時，參與者都填寫了一份開放式副作用問卷。為了增強副作用的描述，參與者在20週和24週的訪問期間都完成了一份常提到的減肥研究副作用清單。將這兩個措施結合起來報告了在研究期間任何時候在每個組中經歷不良效應的比例。

藥物變化
在基線和所有回診時，參與者記錄了他們當前的所有藥物劑量和時間表。

依從性
通過自我報告、食物記錄和尿液酮體[24, 25]測量飲食和運動建議的依從性。干預的提供和結果的評估並未對治療分配進行盲化。

統計分析

對於分類結果，使用卡方檢驗或費希爾精確檢驗（如適用）在組之間進行比較。對於所有連續結果，使用t檢驗或威爾科克森秩和檢驗（如適用）進行比較，測試從基線到第24週的組間差異。對於主要結果變量，進行了完整者分析和最後觀察結果的帶入（LOCF），並進行了調整體重變化的多元線性迴歸分析，以確定血紅蛋白A1c的變化是否獨立於體重減少。 p值≤0.05被視為具有統計學意義。使用SAS統計軟件版本8.02（SAS Institute Inc.，Cary，NC）進行分析。為了檢測血紅蛋白A1c（絕對變化1％，SD = 1.5）的臨床有意義變化，並具有80％的效能（雙邊alpha為.05）在完整者分析中，需要總共60名參與者。為了防止退出，招募了97名參與者。

資金來源的角色

調查人員獨立於資金來源進行了研究。資金來源未參與研究的進行。

結果

參與者

共有213名潛在參與者接受了資格篩選，其中97名被隨機分配。48名被分配到LCKD組的參與者中有10名，以及49名被分配到LGID組的參與者中有3名，在第0週訪問之前退出了研究，並且未接受指導，分析組中留下38名在LCKD組和46名在LGID組。對於LCKD組，有21名（55.3％）完成了研究；退出的原因是：3名拒絕了指定的飲食，2名對飲食不滿意，2名失聯，2名太忙，1名搬遷，7名未說明理由。對於LGID組，有29名（63.0％）完成了研究；退出的原因是：1名拒絕了指定的飲食，1名對飲食不滿意，2名失聯，3名太忙，1名搬遷，1名在遵循飲食方面有困難，9名未說明理由。研究參與者的基線特性顯示在表1中。治療組之間沒有臨床顯著差異。

表1

血红蛋白A1c

從基線到24週，LCKD組的平均±標準差血红蛋白A1c的減少（8.8 ± 1.8％降至7.3 ± 1.5％，p = 0.009，組內變化，n = 21）大於LGID組（8.3 ± 1.9％降至7.8 ± 2.1％，p = NS，組內變化，n = 29；組間比較p = 0.03）（表2）。LCKD組的血红蛋白A1c平均變化為-1.5％（95％CI：-2.30，-0.71），LGID組的平均變化為-0.5％（95％CI：-1.04，0.10）。使用理論概率矩陣比較每個組別中每個個體血红蛋白A1c的變化，被分配到LCKD組的血红蛋白A1c改善的概率為0.683，而在LGID組中為0.300（圖1）[26]。24週內，兩組的空腹血糖和胰島素均有類似改善。在LOCF分析中，LCKD組和LGID組的基線和第24週的平均血红蛋白A1c分別為8.5％和7.5％，以及8.3％和8.0％（p = 0.02，組間比較）。在調整體重變化或BMI變化的多變量線性回歸模型中，血红蛋白A1c變化的組間比較接近統計顯著性（p = 0.06）。此外，血红蛋白A1c的變化與體重的變化之間沒有相關性（圖2）。

表2 圖1

針對飲食比較的收益矩陣。矩陣顯示了LGI組與LCKD組中每個個體血红蛋白A1c變化的理論配對比較。在矩陣頂部的等級順序中，顯示了LCKD組從基線到第24週的血红蛋白A1c變化；矩陣側邊顯示了LGI組。每個矩陣元素顯示了LGI（行）和LCKD（列）個體之間的差值（LGI-LCKD）。正值表示LCKD的血红蛋白A1c減少較大，負值表示LGI的血红蛋白A1c減少較大。在圖的右側，每個類別中的矩陣元素數量除以矩陣元素的總數（配對差異）。LGI = 低升糖指數組，LCKD = 低碳水化合物生酮飲食組，Prob = 概率。

圖2

血红蛋白A1c變化與體重變化之間的關係。此圖繪製了每個個體從基線到第24週的血红蛋白A1c變化與體重變化（r = 0.09425，p = 0.5150）。LCKD組顯示為三角形；LGID組顯示為方形。

藥物變化

在基線時，LGID組的22名參與者（75.9%）正在服用降血糖藥物（僅胰島素n = 3，僅口服劑n = 19），LCKD組的20名參與者（95.2%）正在服用降血糖藥物（胰島素+口服劑n = 4，僅胰島素n = 4，僅口服劑n = 12）。21名LCKD組參與者中有20名（95.2%）減少或停止了藥物，與LGID組的18名參與者（62.1%）相比（p <0.01）。表3顯示了基線時正在服用胰島素的患者的藥物變化。五名個人（LCKD組的4名，LGID組的1名）在基線時正在服用超過20單位的胰島素，但在研究結束時不再服用胰島素。

表3

遵從性

在研究干預之前，兩組的平均±標準差飲食攝入量為2128±993千卡，碳水化合物245±136克（每日能量攝入的46%），蛋白質86±33克（每日能量攝入的18%），脂肪88±57克（每日能量攝入的36%）。在干預的24周期間，LCKD組每天消耗1550±440千卡，碳水化合物49±33克（每日能量攝入的13%），蛋白質108±33克（每日能量攝入的28%），脂肪101±35克（每日能量攝入的59%）。相比之下，LGID組每天攝入1335±372千卡，碳水化合物149±46克（每日能量攝入的44%），蛋白質67±20克（每日能量攝入的20%），脂肪55±23克（每日能量攝入的36%）。兩組自報運動次數沒有差異：LCKD組每週運動次數從2.0±2.0次增加到3.0±2.0次，LGID組從2.2±2.2次增加到3.8±2.9次（比較p = 0.39）。

生命體徵

24週間，LCKD組的減重顯著大於LGID組：LCKD組的體重從108.4±20.5公斤減少到97.3±17.6公斤，LGID組從105.2±19.8公斤減少到98.3±20.3公斤（表2）。兩組都降低了收縮壓和舒張壓（表4）。

表4

這些變化是伴隨著糖尿病藥物的減少或消除觀察到的，如表3所示。
HDL = 高密度脂蛋白；LDL = 低密度脂蛋白；VLDL = 極低密度脂蛋白

p < 0.05 表示從基線到第24週內組變化。
† p < 0.05，表示從基線到第24週兩組間變化的比較。
調整基線值後的P值：空腹血糖：0.76，腰圍：0.43，甘油三酯：0.17，HDL：0.09，收縮壓：0.89，舒張壓：0.48，體重指數：0.10，總膽固醇：0.85，LDL：0.79，VLDL：0.24，總膽固醇/HDL比率：0.92，甘油三酯/HDL比率：0.54。

其他代謝效應

對於空腹脂質剖析，LCKD組的高密度脂蛋白膽固醇增加了12.7％，而LGID組在24週內沒有變化。與代謝症候群相關的所有7個參數對LCKD組都有所改善； LGID組的7個中有5個改善（表4）。

在腎功能方面，血清肌酐和計算的GFR在24週內對任一組都沒有顯著變化。與LGID組相比，LCKD組的24小時尿蛋白有更大的減少（基線= 445±1175 mg/24小時，第24週= 296±750 mg/24小時，n = 18），與LGID組相比（基線= 276±705 mg/24小時，第24週= 223±623 mg/24小時，n = 24，兩組間比較的p = 0.007）。

不良反應

在報告的症狀不良反應方面，組之間沒有統計學上顯著的差異。在研究期間的任何時候經歷的最常見症狀是頭痛（LCKD：53.1％，LGID：46.3％），便秘（LCKD：53.1％，LGID：39.0％），腹瀉（LCKD：40.6％，LGID：36.6％），失眠（LCKD：31.2％，LGID：19.5％）和背痛（LCKD：34.4％，LGID：39.0％）（所有比較的p > 0.05）。

討論

雖然這項研究是針對2型糖尿病患者的治療試驗，但生活方式的修改已在糖尿病預防計劃（DPP）中被證明可以預防2型糖尿病。 DPP的強化生活方式修改部分包括限制卡路里和脂肪的飲食，女性的能量攝取為每天1380千卡，男性為每天1583千卡，碳水化合物的能量百分比為54％[29]。雖然效果比藥物更強，但強化生活方式組在4年後的糖尿病發病率為20％。未來的研究應包括使用低碳水化合物飲食來治療和預防2型糖尿病。

與先前的研究一樣，我們發現LCKD可以減少體重，改善血糖控制並提高HDL膽固醇，但不會惡化禁食脂質參數。延伸這些發現，我們觀察到所有的代謝症候群組件都被LCKD改善[30]。有趣的是要注意的是，LGID組報告攝取的卡路里比LCKD組少，但減重卻較少。這可能反映了收集的飲食數據存在問題，與差異性身體活動有關的問題，或者在限制碳水化合物飲食的消耗過程中可能出現的代謝效率不高（導致能量消耗增加）的情況。

這項研究的局限性包括醫師和結果評估者對治療組的未盲化，以及食物記錄的使用。研究參與者是社區志願者，主要是女性，這可能限制了這些發現推廣到臨床人群和男性的可能性。僅分析和呈現詳細食物記錄可能會偏倚食物攝取量的估計。我們選擇了“完成者分析”作為主要結果，因為我們有興趣回答可能預期那些能夠遵循干預的患者的問題。LOCF分析可能更好地推廣到飲食偏好與分配飲食不同，失去/缺乏動力，或者遇到改變飲食的其他障礙的患者人群。另一個可能的局限性是主要結果HgA1c在基線時的不平衡，儘管隨機分配。用於計算LGID參與者能量需求的方程式可能低估了需求，特別是在肥胖人群中。這將導致比所述的500千卡赤字更嚴重的能量限制，這可能會偏向LGID的減重效果。

人們通常認為肥胖是2型糖尿病的原因，但明顯有肥胖而沒有2型糖尿病的情況，以及沒有肥胖而有2型糖尿病的情況。在這項研究中，血紅蛋白A1c的變化獨立於體重的變化（圖2）。這支持了體重變化和血糖控制不是串聯鏈接，而可能是相同病理生理過程的結果，例如異常的胰島素代謝的觀念。

碳水化合物限制的基本原則以及過去在2型糖尿病中使用低碳水化合物飲食的先例表明，低碳水化合物方法可能是最有效的糖尿病膳食治療之一。我們的研究結果支持這一立場，並且表明應該將證據的負擔放在其他觀點上。儘管過去和現在臨床上使用這些方法，但缺乏針對2型糖尿病使用低碳水化合物方法的隨機對照試驗，這挑戰了隨機對照試驗應該成為科學探究和臨床實踐唯一指南的觀點。

結論

總的來說，兩種降低碳水化合物攝入量的飲食方式的生活方式改變，在門診環境中對超重和肥胖的2型糖尿病患者在24週內改善了血糖控制，減少/停藥，並且實現了體重減輕。低碳水化合物飲食，即低碳水化合物，生酮飲食，在改善血糖控制方面比低血糖飲食更為有效。使用低碳水化合物飲食進行生活方式改變對改善肥胖和2型糖尿病非常有效，可能在扭轉當前“糖尿病肥胖症”流行方面發揮著重要作用。

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