Diabetes Care. El orden de ingesta de macronutrientes resulta ser un gran aliado para mejorar el control glucémico y el tiempo en rango.

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Los avances en la tecnología de monitorización continua de la glucosa permiten una evaluación matizada del control glucémico. La variabilidad glucémica (GV) y el tiempo dedicado a la glucosa en el rango objetivo (TIR) son ahora predictores de riesgo reconocidos para las complicaciones relacionadas con la diabetes y se asocian con el riesgo cardiovascular, incluso para pacientes con HbA_1c bien controlada (1,2). Investigaciones previas realizadas por nuestro grupo y otros demuestran que, además de la cantidad y el tipo de carbohidratos, el momento del consumo de carbohidratos durante una comida afecta significativamente la regulación de los niveles de glucosa postprandial (3-5). En estudios cruzados agudos, el consumo de vegetales fibrosos y proteínas 10 minutos antes de los carbohidratos (es decir, el orden de alimentos de los carbohidratos que son los últimos [CL]) redujo los picos incrementales de glucosa postprandial y la variabilidad glucémica hasta 3 horas en comparación con la secuencia inversa (orden de alimentos de carbohidratos primero [CF]) en pacientes con diabetes tipo 2 (DT2) (4). Aquí, en este estudio (ensayo clínico nº de registro. NCT04738799, clinicaltrials.gov) examinamos los efectos glucémicos de la secuenciación de nutrientes sin un intervalo de descanso entre el consumo de los componentes de las comidas, en condiciones controladas y de vida libre. El criterio de valoración principal para el cálculo del tamaño de la muestra fue el pico incremental de glucosa (IGP) medido en condiciones controladas, sobre la base de nuestra investigación previa (4).

Se estudió a un total de 20 participantes adultos (8 hombres, 12 mujeres) con DT2 tratada con metformina mediante un diseño cruzado dentro del sujeto. La edad media ± la DE, el IMC, la HbA_1c y la duración de la DM2 fueron de 59,2 ± 8,5 años, 34,5 ± 4,9 kg/^m2, 7,2% ± 0,46% y 4,5 ± 2,5 años, respectivamente. Los participantes fueron asignados al azar para consumir comidas estandarizadas eucalóricas que reflejaran diversos patrones culturales de alimentación en una secuencia de comidas de carbohidratos (CL) o CF durante 6 días, seguida de la secuencia inversa durante los 6 días siguientes. Las comidas fueron preparadas por una cocina metabólica de investigación clínica académica con el contenido energético de las comidas calculado utilizando el software de análisis de nutrientes y planificación de menús Food Processor (ESHA Research). El menú del estudio tenía dos niveles calóricos: aproximadamente 2.100 o 2.600 kcal/día. A los participantes se les proporcionó el nivel calórico más cercano a sus necesidades de energía eucalórica, estimadas en la inscripción en el estudio con la fórmula de Mifflin St. Jeor. Los componentes de la comida se empaquetaron y se codificaron por colores para facilitar la adherencia. Los primeros 5 días de cada período de intervención se desarrollaron en condiciones de vida libre; El 6 ocurrió en condiciones controladas. La distribución media de macronutrientes de las comidas fue de 20-25% de proteína, 30-35% de grasa, 45-50% de carbohidratos y 25-30 g de fibra. Los participantes se sometieron a una monitorización continua de la glucosa a través de Dexcom G6 Pro (Dexcom) durante todo el periodo de observación. Los participantes mantuvieron registros diarios de alimentos en los que se registraban las cantidades y la secuencia de los componentes de las comidas consumidos. Se instruyó a los participantes para que mantuvieran el mismo nivel de actividad durante todo el período de estudio; Esto fue capturado a través de podómetros. En la condición controlada, la glucosa en sangre venosa se midió en los puntos de tiempo 0, 30, 60, 90, 120, 150 y 180 min después del consumo de una comida de desayuno secuenciada (sin intervalo de descanso entre los componentes de la comida) después de un ayuno nocturno.

En condiciones controladas, las IGP se redujeron en un 44% en la secuencia CL versus CF (48,3 ± 25,8 vs. 85,7 ± 25,5 mg/dL, respectivamente; P < 0,001) (Fig. 1). Área total bajo la curva (26,040.8 ± 4,157.7 vs. 30,117.0 ± 4,014.8 mg/dL × 180 min; P < 0.0001) y área incremental bajo la curva (4,053.8 ± 2,970.1 vs. 8,112.0 ± 3,619.1 mg/dL × 180 min; P < 0,0001) para la glucosa fueron significativamente menores para la secuencia CL versus CF. En condiciones de vida libre, el promedio de glucemia fue similar entre CL y FQ (146,0 ± 22,2 vs. 152,3 ± 25,1 mg/dL; P = 0,202); sin embargo, con la secuencia CL hubo una mejora significativa de la variabilidad glucémica, evaluada con coeficiente de variación (CV) (19,2% ± 4,4% vs. 23,0% ± 4,4%; P = 0,001) y TIR porcentual (84,8% ± 14,0% vs. 78,6% ± 15,1%; P = 0,041). Un subanálisis de CV y TIR, realizado con datos de los días 3 a 5 para eliminar un posible efecto de arrastre, reveló hallazgos similares y significación estadística.

En este estudio, demostramos que el orden de los alimentos tiene un impacto sustancial en el control glucémico a corto plazo en la DT2. Confirmamos que el efecto del orden de los alimentos sigue siendo significativo incluso sin un intervalo de descanso entre el consumo de los diferentes componentes de las comidas, lo que mejora su aplicación práctica. Las fortalezas del estudio incluyen un diseño de estudio sólido, hallazgos estadísticamente significativos en condiciones de vida controlada y libre durante un período de 2 semanas, y la naturaleza traslacional de la intervención a condiciones del mundo real. Las limitaciones del estudio incluyen el tamaño de la muestra, la generalización poco clara a los pacientes tratados con insulina y la incapacidad de garantizar la adherencia absoluta al protocolo del estudio en condiciones de vida libre. Aunque los participantes recibieron dietas eucalóricas, hubo una pérdida de peso promedio de 1,97 kg durante el período de 12 días. Sin embargo, no hubo diferencias significativas en los pesos corporales medidos al final de los períodos de intervención con CL versus CF. Nuestros hallazgos indican que el pedido de alimentos puede ser una estrategia conductual práctica para mejorar los resultados clínicos en pacientes con DT2. Esto es significativo, porque en nuestra experiencia, los pacientes son más propensos a cambiar el orden de consumo de alimentos que a cambiar la cantidad total o la composición de macronutrientes de las comidas, lo que puede hacer que esta intervención sea más sostenible. Se indican investigaciones adicionales que evalúan el impacto del pedido de alimentos en los resultados a largo plazo de la DT2.