Sodium alginate addition to chocolate milk reduces appetite and glycemic responses in healthy young men
Notice bibliographique
Résumé
Sodium alginate reduced appetite and glycemia, when consumed in water‐based drinks. But, its effects when added to usual beverages were not reported. Because chocolate milk (CM) is criticized for its elevated glycemic property, we hypothesized that alginate additions to CM promote satiety and attenuate glycemia. In a randomized crossover design, 24 men (22.9±0.4 years; 22.5±0.3 kg/m 2 ) were provided isovolumetric preloads (325 ml) of CM, 1.25% alginate CM, 2.5% alginate CM or 2.5% alginate solution. All treatments were standardized for lactose and sucrose content and provided 120 min prior to an ad libitum pizza meal. Pizza intake and total caloric intake were not different among treatments. Glucose, insulin and appetite were measured at baseline and at intervals pre‐ and post‐meal. Pre‐meal appetite was attenuated dose‐dependently by alginate; CM with 2.5% alginate resulted in the lowest appetite (P<0.0001). Glucose area under the curve was reduced by 36% after 2.5% alginate CM compared to CM (P=0.004), with no differences with 1.25% alginate CM and 2.5% alginate solution. Yet, glucose peaks at 30 min were lower after 2.5% alginate CM compared to 1.25% alginate CM and CM (P<0.0001). Insulin peaks at 30 min were also lower after 2.5% alginate CM relative to CM (P<0.0001). In conclusion, 2.5% alginate in CM exerted an additive effect on satiety, and improved glycemia in a synergistic manner while reducing insulin demand. Supported by Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada‐Collaborative Research and Development Garant, Dairy Farmers of Ontario and Kraft Canada Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».