BackgroundThe present study investigated the effects of fat‐protein (CFP) counting in addition to carbohydrate (CARB) counting for calculating prandial insulin dosage on blood glucose profile in patients with type 1 diabetes (T1D) on basal‐bolus insulin therapy.MethodsIn this single centre, cross‐over, randomised, controlled study, control meal (SM: standard meal using a carbohydrate counting method) and three test meals (HPM: high protein meal using a carbohydrate counting method; HPFM‐a: high protein‐fat meal using a carbohydrate counting method; HPFM‐b: high protein‐fat meal using a carbohydrate and fat‐protein counting method) were compared on postprandial early (0–120 min), late (120–240 min) and total (0–240 min) glucose response in 30 patients with T1D, aged 16–18 years.ResultsThe glucose levels of 0–90 min did not change after different meal consumptions (P > 0.05), whereas 120–240 min glucose levels were higher after HPFM‐a consumption compared to HPFM‐b consumption (P < 0.05). There were no significant differences between meals with respect to the early postprandial glucose response (0–120 min) (P = 0.405). In late response (120–240 min), HPFM‐b [area under the curve (AUC) = 20 609 (582) mg dL−1 × dk] was significantly lower than SM [AUC = 24 092 (9015) mg dL−1 × dk], HPM [AUC = 24 072 (5853) mg dL−1 × dk] and HPFM‐a [AUC = 25 986 (6979) mg dL−1 × dk] (P = 0.032).ConclusionsMeal‐related insulin dosing based on carbohydrate plus fat/protein counting has given positive results in the postprandial glycaemic profile as a result of lower postprandial glycaemic levels compared to conventional carbohydrate counting in patients with T1D after a high protein‐fat meal.

Amaç: Bu çalışmada, diyetisyen tarafından verilen kapsamlı bir tamamlayıcı beslenme eğitiminin annelerin bilgi düzeyi ve tamamlayıcı beslenme uygulamaları üzerine etkisinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bireyler ve Yöntem: Araştırmaya henüz tamamlayıcı beslenmeye başlamamış 3-5 aylık bebeği olan 83 anne dahil edilmiştir. Katılımcılar eğitim grubu (n=42 anne ve bebek) ve kontrol grubu (n=41 anne ve bebek) olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Verilerin toplanmasında sosyo-demografik özellikler ve tamamlayıcı beslenme konusundaki bilgi düzeyine yönelik soruları içeren anket formu kullanılmıştır. Eğitim grubundaki annelere ilk görüşmede tamamlayıcı beslenme hakkında bilgisayar destekli bir eğitim ve bilgilendirici bir kitapçık verilmiştir. Kontrol grubundaki anneler ise rutin poliklinik izlemlerinde bilgilendirilmiş ve poliklinikte kullanılmakta olan broşür verilmiştir. Anneler tamamlayıcı beslenmeye başladıklarında yapılan 2. görüşmede annelerin tamamlayıcı beslenmeye başlama nedenleri ve bebeklerine ilk olarak verdikleri tamamlayıcı besinler sorgulanmıştır. Tamamlayıcı beslenmeye başladıktan 3 ay sonra yapılan 3. görüşmede ise tamamlayıcı beslenme bilgi düzeyine yönelik sorular tekrarlanmıştır. Bulgular: Eğitim grubundaki annelerin tamamlayıcı beslenme bilgi düzeyi puanlarının kontrol grubundan daha yüksek olduğu saptanmıştır (eğitim: 20.0, kontrol: 14.0 puan, p<0.001). Ayrıca eğitim grubundaki annelerin tamamlayıcı beslenme bilgi düzeyi puanlarının ilk görüşmeye göre 3. görüşmede anlamlı şekilde arttığı belirlenmiştir (ilk görüşme: 13.0, 3. görüşme: 20.0 puan, p<0.001). Ek olarak eğitim grubunda tamamlayıcı beslenmeye 6. ayda başlayan annelerin oranının kontrol grubundan daha yüksek olduğu görülmüştür (eğitim: %64.3, kontrol: %17.1, p<0.001). Eğitim grubunda tamamlayıcı besinlere tuz ve şeker ekleme oranı da kontrol grubundan daha düşük bulunmuştur (p<0.05). Sonuç: Annelerin tamamlayıcı beslenme konusunda bilgi düzeylerinin artırılması ve yanlış uygulamaların önlenmesi için çocuk sağlığı izlemlerinde uygun süre ayrılarak, görsel sunularla birlikte yazılı bilgi notlarının kullanılması önemlidir.

This study aimed to compare the diagnostic accuracy of Pediatric Nutrition Screening Tool (PNST) and Pediatric Yorkhill Malnutrition Score (PYMS) in Turkish pediatric inpatients. A cross-sectional study was conducted on 996 inpatients aged 1 to 16 years. The prevalence of malnutrition was 31.8%. The PNST identified 28.7% (original cutoffs) and 62.6% (adjusted cutoffs) of patients as at risk, whereas PYMS categorized 44.3% as at high risk of malnutrition. The sensitivity of PNST with original cutoffs (52.1%) was lower than that of PYMS (85.2%) and PNST with adjusted cutoffs (83.3%), especially for acute malnutrition (67.6% vs 95.3% and 94.6%, respectively). Considering the importance of early identification and treatment of malnutrition, PYMS and PNST with adjusted cutoffs may be useful as a screening tool in this population.