Contagem de carboidratos e diabetes melito tipo 1 em um hospital terciário no âmbito do Sistema Único de Saúde

Pacientes com diabetes melito tipo 1 (DM1) estão expostos ao risco de desenvolvimento de complicações, incidência que pode ser reduzida através de um adequado controle glicêmico. Existem evidências de que a contagem de carboidratos (CC) otimiza esse controle, porém nem todos os estudos apontam resultados semelhantes, e poucos dados acerca da população brasileira foram localizados. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi verificar o impacto da CC no controle glicêmico de indivíduos com DM1, bem como na variação de peso entre consultas (desfecho primário e secundário, respectivamente) no âmbito de um hospital terciário no Sul do Brasil. Também buscou-se identificar variáveis preditoras do bom controle glicêmico, analisar a aderência à CC e investigar variáveis associadas à adesão. Foi realizado um estudo de coorte retrospectiva em que foram incluídos 232 pacientes com DM1 que realizaram acompanhamento nutricional no Hospital de Clínicas de Porto Alegre entre os anos de 2014 – 2018. Foram coletados dados sociodemográficos, clínicos, laboratoriais, antropométricos e de atividade física. Na análise dos desfechos primário e secundário foram incluídos dados de 180 pacientes que utilizaram doses fixas de insulina nesse período e 49 indivíduos que fizeram CC. O impacto da CC no controle glicêmico foi aferido através da média dos valores de hemoglobina glicada (HbA1c) coletadas ao longo das consultas nutricionais realizadas no período de acompanhamento, com análise pelos Modelos Lineares Mistos Generalizados para Medidas Repetidas. Comparado a quem utilizava doses fixas de insulina, o grupo que fez a CC realizou mais consultas nutricionais entre 2014-2018, tinha maior tempo de acompanhamento nutricional no momento basal e durante o tempo de seguimento apresentou maior nível de escolaridade e nº de gestantes, bem como maior proporção de indivíduos brancos, de frequência de automonitorização da glicemia capilar e de uso de análogos de insulina de ação rápida. A diferença de média de Índice de Massa Corporal (IMC) e a proporção de indivíduos suficientemente ou insuficientemente ativos não foi constante entre os grupos ao longo do tempo. No modelo ajustado para o maior nº de possíveis confundidores, com exceção da variável gestação, a média de HbA1c foi melhor em quem realizou CC (8,66 ± 0,4% vs. 9,36 ± 0,39%; p = 0,016) e a variação de peso corporal entre consultas foi menor nesse grupo (0,13±0,28Kg vs. 0,53±0,24Kg; p = 0,024). Foram preditores do bom controle glicêmico a aplicação de menores doses de insulina, a inexistência de outras doenças autoimunes associadas ao DM1 e a ausência de retinopatia diabética; já a direção da associação dos níveis de glicemia de jejum com o desfecho variou durante o tempo de acompanhamento. A aderência à CC foi relatada em 69,2 % das consultas. Foram significativamente associadas à adesão ao método menores valores de HbA1c e menor nº de faltas entre 2014 - 2018, bem como maiores valores de IMC. Diante dos resultados encontrados concluímos que a CC teve um impacto positivo no controle glicêmico de indivíduos com DM1, mostrando menor efeito sobre a variação de peso corporal quando comparada ao uso de doses fixas de insulina. Logo, a CC parece ser uma estratégia importante na otimização do cuidado do DM1.Patients with type 1 diabetes mellitus (T1D) are at risk of developing complications, which can be reduced through adequate glycemic control. There is evidence that carbohydrate counting (CC) optimizes control, but the results are not similar among all studies, and few data about the Brazilian population have been found. Thus, the objective of this study was to verify the impact of CC on glycemic control and body weight variation (primary and secondary outcome, respectively) between consultations in patients with T1D followed at a tertiary hospital in southern Brazil. We also sought to identify predictors of good glycemic control and to investigate CC adherence, as well as to identify variables associated with adherence. This retrospective cohort study included 232 patients with T1D who underwent nutritional monitoring at the Hospital de Clínicas de Porto Alegre between 2014 and 2018. Sociodemographic, clinical, laboratory, anthropometric and physical activity data were collected. To assess primary and secondary outcomes, data from 49 patients who underwent CC during this period and from 180 individuals who used fixed doses of insulin were analyzed. The impact of CC on glycemic control was assessed through the mean glycated hemoglobin (HbA1c) level at all consultations during the follow-up period, with analysis by Generalized Linear Mixed Models for Repeated Measures. Compared to those who used fixed doses of insulin, the CC group had more nutritional consultations between 2014-2018, longer nutritional follow-up time at baseline and during the follow-up period had higher education level and number of pregnant women, as well as higher proportion of white individuals, frequency of self-monitoring blood glucose and use of rapid-acting insulin analogs. The difference in mean body mass index (BMI) and the proportion of sufficiently vs. insufficiently active individuals was not constant between groups over time. In the model adjusted for the most confounders (except pregnancy), mean HbA1c was better in the CC group (8.66 ± 0.4% vs. 9.36 ± 0.39%; p = 0.016) and body weight variation was lower (0.13 ± 0.28 kg vs. 0.53 ± 0.24 kg; p = 0.024). Predictors of good glycemic control were lower doses of insulin, no autoimmune diseases associated with T1D and no retinopathy; the direction of association between fasting glucose and the outcome varied during the follow-up period. Adherence to CC was reported in 69,2% of consultations. Higher BMI, lower HbA1c levels and fewer missed consultations between 2014 – 2018 were associated with adherence. Given these results we conclude that CC optimized the glycemic control of individuals with T1D, resulting in less weight variation than the fixed insulin dose group, which indicates that CC is an important care strategy for these patients

Padrão alimentar e diabetes melito pós-transplante renal

O desenvolvimento de diabetes é uma complicação comum no pós-transplante renal. Existem evidências de que componentes da dieta e padrões alimentares podem ser fatores de risco para o diabetes melito tipo 2 (DM2), mas estes fatores ainda não foram avaliados em relação ao diabetes melito pós-transplante (DMPT) renal. Objetivo: Verificar a existência de associação entre padrões alimentares e componentes da dieta e o desenvolvimento de DMPT renal. Métodos: Estudo transversal, onde foram incluídos 23 pacientes transplantados renais que desenvolveram DMPT e 57 pacientes sem DMPT. Foram coletados dados sócio demográficos, clínicos, laboratoriais, antropométricos e de composição corporal. A ingestão dietética foi avaliada por questionário de frequência alimentar. Os padrões alimentares foram identificados por análise de cluster. Para análise da associação entre os padrões alimentares e o diagnóstico de DMPT foi utilizado o teste Qui quadrado. Resultados: Os pacientes com DMPT apresentavam maiores valores de colesterol total, triglicerídeos, % de gordura corporal e IMC pré-transplante quando comparados com transplantados renais sem DMPT. Além disso, os pacientes com DMPT consumiam maior % do valor energético total (VET) proveniente dos lipídios, enquanto que os sem DMPT apresentaram maior consumo do VET proveniente dos carboidratos. Foram identificados dois padrões alimentares, denominados 1 (maior consumo de cereais refinados, batata e ovo frito, embutidos, laticínios integrais, biscoito, chocolate, sorvete, feijão, banana, tomate, café com açúcar, refrigerante, pizza, margarina, azeite de oliva e maionese) e 2 (maior consumo de pão integral, aipim, batata e ovo cozido, carnes, vísceras, laticínios desnatados, iogurte, bolo, torta, geléia, adoçante, maçã, laranja, enlatados, café sem açúcar, suco e vegetais). O percentual de pacientes com DMPT alocados no padrão 1 e 2 foi, respectivamente, 47,8 % e 52,2 % . Não foi encontrada associação entre nenhum dos padrões e o desfecho analisado (p= 0,207). Ao fazer esta comparação entre os 2 padrões alimentares, somente o % do VET proveniente das proteínas e da gordura trans mostrou diferença significativa, sendo maiores nos padrões 2 e 1, respectivamente. Conclusão: Os padrões alimentares identificados no pós-transplante renal não mostraram diferença entre pacientes com e sem DMPT. Consideramos ser necessário ampliar o tamanho amostra e a realização de estudos prospectivos futuros em que possa ser estabelecida uma relação causal entre fatores e desfecho analisados.Diabetes mellitus (DM) is a common complication after kidney transplantation. Diet components and dietary patterns have been identified as risk factors for type 2 DM; however, there is no evidence that evaluated their association with new-onset diabetes after kidney transplantation (NODAT). Objective: To examine the association of dietary patterns and dietary components with the development of NODAT. Methods: Cross-sectional study, which included 23 kidney transplant recipients who developed NODAT and 57 patients without NODAT diagnosis. Demographic, clinical, laboratory, anthropometric and body composition data were collected. Dietary intake was assessed by food frequency questionnaire. Dietary patterns were identified by cluster analysis. Chi-square test was used to verify the association between dietary patterns and NODAT. Results: NODAT patients were older and had greater levels of total cholesterol, triglycerides, body fat percentage and pre-transplant body mass index, when compared with non-NODAT group. In addition, NODAT patients presented greater energy intake from the lipids, whereas non-NODAT patients had greater energy intake from carbohydrates. Two dietary patterns were indentified: 1) greater intake of refined grains, fried potatoes and eggs, sausages, whole dairy products, cookies, chocolate, ice cream, beans, bananas, tomatoes, coffee with sugar, soda, pizza, margarine, oil olive oil and mayonnaise; and 2) higher intake of whole bread, cassava, potatoes and boiled egg, meat, viscus, fat dairy foods, yogurt, cake, pie, jam, sweetener, apple, orange, canned, unsweetened coffee, juice and vegetables. There were significant differences in energy intake from trans fat and protein between patterns (trans fat was higher in 1 and protein intake was higher in 2). Dietary patterns 1 and 2 were identified in 47.8% and 52.2% NODAT patients, respectively. There was no association between the dietary patterns and NODAT (p = 0.207). Conclusion: Dietary patterns identified in kidney transplant recipients presented no difference between NODAT and non-NODAT patients. Further studies with larger sample size and prospective design are necessary to identify dietary patterns as risk factors for NODAT

Padrão alimentar e diabetes melito pós-transplante renal

O desenvolvimento de diabetes é uma complicação comum no pós-transplante renal. Existem evidências de que componentes da dieta e padrões alimentares podem ser fatores de risco para o diabetes melito tipo 2 (DM2), mas estes fatores ainda não foram avaliados em relação ao diabetes melito pós-transplante (DMPT) renal. Objetivo: Verificar a existência de associação entre padrões alimentares e componentes da dieta e o desenvolvimento de DMPT renal. Métodos: Estudo transversal, onde foram incluídos 23 pacientes transplantados renais que desenvolveram DMPT e 57 pacientes sem DMPT. Foram coletados dados sócio demográficos, clínicos, laboratoriais, antropométricos e de composição corporal. A ingestão dietética foi avaliada por questionário de frequência alimentar. Os padrões alimentares foram identificados por análise de cluster. Para análise da associação entre os padrões alimentares e o diagnóstico de DMPT foi utilizado o teste Qui quadrado. Resultados: Os pacientes com DMPT apresentavam maiores valores de colesterol total, triglicerídeos, % de gordura corporal e IMC pré-transplante quando comparados com transplantados renais sem DMPT. Além disso, os pacientes com DMPT consumiam maior % do valor energético total (VET) proveniente dos lipídios, enquanto que os sem DMPT apresentaram maior consumo do VET proveniente dos carboidratos. Foram identificados dois padrões alimentares, denominados 1 (maior consumo de cereais refinados, batata e ovo frito, embutidos, laticínios integrais, biscoito, chocolate, sorvete, feijão, banana, tomate, café com açúcar, refrigerante, pizza, margarina, azeite de oliva e maionese) e 2 (maior consumo de pão integral, aipim, batata e ovo cozido, carnes, vísceras, laticínios desnatados, iogurte, bolo, torta, geléia, adoçante, maçã, laranja, enlatados, café sem açúcar, suco e vegetais). O percentual de pacientes com DMPT alocados no padrão 1 e 2 foi, respectivamente, 47,8 % e 52,2 % . Não foi encontrada associação entre nenhum dos padrões e o desfecho analisado (p= 0,207). Ao fazer esta comparação entre os 2 padrões alimentares, somente o % do VET proveniente das proteínas e da gordura trans mostrou diferença significativa, sendo maiores nos padrões 2 e 1, respectivamente. Conclusão: Os padrões alimentares identificados no pós-transplante renal não mostraram diferença entre pacientes com e sem DMPT. Consideramos ser necessário ampliar o tamanho amostra e a realização de estudos prospectivos futuros em que possa ser estabelecida uma relação causal entre fatores e desfecho analisados.Diabetes mellitus (DM) is a common complication after kidney transplantation. Diet components and dietary patterns have been identified as risk factors for type 2 DM; however, there is no evidence that evaluated their association with new-onset diabetes after kidney transplantation (NODAT). Objective: To examine the association of dietary patterns and dietary components with the development of NODAT. Methods: Cross-sectional study, which included 23 kidney transplant recipients who developed NODAT and 57 patients without NODAT diagnosis. Demographic, clinical, laboratory, anthropometric and body composition data were collected. Dietary intake was assessed by food frequency questionnaire. Dietary patterns were identified by cluster analysis. Chi-square test was used to verify the association between dietary patterns and NODAT. Results: NODAT patients were older and had greater levels of total cholesterol, triglycerides, body fat percentage and pre-transplant body mass index, when compared with non-NODAT group. In addition, NODAT patients presented greater energy intake from the lipids, whereas non-NODAT patients had greater energy intake from carbohydrates. Two dietary patterns were indentified: 1) greater intake of refined grains, fried potatoes and eggs, sausages, whole dairy products, cookies, chocolate, ice cream, beans, bananas, tomatoes, coffee with sugar, soda, pizza, margarine, oil olive oil and mayonnaise; and 2) higher intake of whole bread, cassava, potatoes and boiled egg, meat, viscus, fat dairy foods, yogurt, cake, pie, jam, sweetener, apple, orange, canned, unsweetened coffee, juice and vegetables. There were significant differences in energy intake from trans fat and protein between patterns (trans fat was higher in 1 and protein intake was higher in 2). Dietary patterns 1 and 2 were identified in 47.8% and 52.2% NODAT patients, respectively. There was no association between the dietary patterns and NODAT (p = 0.207). Conclusion: Dietary patterns identified in kidney transplant recipients presented no difference between NODAT and non-NODAT patients. Further studies with larger sample size and prospective design are necessary to identify dietary patterns as risk factors for NODAT

Carbohydrate counting as a strategy to optimize glycemic control in type 1 diabetes mellitus

Objective: The objective of this study was to verify the impact of carbohydrate counting (CC) on glycemic control and body weight variation (primary and secondary outcomes, respectively) between consultations in patients with diabetes mellitus (T1D) followed at a tertiary hospital in southern Brazil in a public health system environment. We also sought to investigate CC adherence. Materials and methods: This retrospective cohort study included 232 patients with T1D who underwent nutritional monitoring at a referral hospital for diabetes care between 2014 and 2018. To assess primary and secondary outcomes, data from 229 patients, 49 of whom underwent CC during this period and 180 individuals who used fixed doses of insulin, were analyzed. The impact of CC on glycemic control was assessed with the mean glycated hemoglobin (HbA1c) level at all consultations during the followup period. Results: In the model adjusted for the most confounders (except pregnancy), the mean HbA1c was better in the CC group (8.66 ± 0.4% vs. 9.36 ± 0.39%; p = 0.016), and body weight variation was lower (0.13 ± 0.28 kg vs. 0.53 ± 0.24 kg; p = 0.024). Adherence to CC was reported in 69.2% of consultations. Conclusion: CC optimized the glycemic control of individuals with T1D, resulting in less weight variation than in the fixed insulin dose group, which indicates that CC is an important care strategy for these patients