それぞれのバイオマーカーの変化（Δ）は、6ヶ月後の値から治療前の値を引いた値と定義した。私たちは治療前に少なくとも患者30%以上が摂取する糖質源を解析に含めた（摂取率が30%未満の糖質源を解析から除いた）。

　治療前の患者のバイオマーカー（年齢、BMI、HbA1c、余暇時間での身体活動量、総カロリー摂取量、総糖質摂取量）を増加する順に2〜4群別にHbA1cの変化を表示し、ΔHbA1cのとそれぞれの群のトレンドが順序スコア2-4として線形回帰モデルを用いて検定した。ゆるやかな糖質制限食によるHbA1c、他の心血管系リスク因子、余暇時間での身体活動量、総カロリー摂取量や主要栄養素の摂取量の変化、様々な糖質源由来の糖質摂取量の変化を評価するためにWilcoxon検定が用いられた。
　総糖質摂取量の変化（g/日）または様々な糖質源由来の糖質摂取量の変化（g/日）とHbA1cの変化との相関を調査するために、私たちはSpearman順位相関係数（rs）を算出した。相関の強さはrsが0.5以上でstrong、0.3以上0.5未満でmoderate、0.3未満でweakとした。
　総糖質摂取量の変化（g/日）または様々な糖質源由来の糖質摂取量の変化（g/日）とHbA1cの変化量との相関を調査するために以下の2つのモデルに従って重回帰分析を行った。年齢および余暇時間での身体活動で調整したものをモデル1とし、モデル1＋BMIの変化の共変量、モデル1＋BMIの変化に加えて総カロリー摂取量の変化で調整したものをモデル2とした。Δ非主食由来の糖質摂取量とΔHbA1cの関係に関して、Δ主食由来の糖質摂取量のΔHbA1cへの影響を除外するために、Δ主食（米、麺類およびパン全体）由来の糖質摂取量で調整を行った。
　P値は0.05未満を統計学的に有意とした。データは平均±SDと表記した。すべての統計解析はSPSS（バージョン25.0; SPSS株式会社、米国、イリノイ、シカゴ）を用いて行った。