The effect of a high fat and high carbohydrate meal on satiety hormone response and subjective hunger in humans
Notice bibliographique
Résumé
The effect of macronutrient content on postprandial hormonal release and subjective hunger was investigated in 10 male subjects. In random order, subjects either continued an overnight fast or were given a meal high in carbohydrate (CHO) or fat Blood samples and subjective hunger ratings were recorded 30 minutes preprandial and at 30, 90, and 210 minutes postprandial. Following the CHO meal, postprandial levels of insulin, C‐peptide, and amylin were significantly greater (all: P<0.001) and GLP‐1 had a non‐significant increase when compared to fat. Following the fat meal, glucagon and GLP‐1 increased significantly compared to the CHO meal (both: P<0.001). Whilst hormonal responses were different following the CHO and fat meal, postprandial subjective hunger ratings did not significantly differ. In both meal protocols, “fullness” was associated with plasma GLP‐1 (r = 0.84, P<0.01), glucagon (r = −0.80, P<0.01), and C‐peptide (r = −0.65, P<0.05). “Hunger” was related to GLP‐1 (r = − 0.84, P<0.01) and C‐peptide (r = 0.77, P<0.01), whereas “desire to eat” was solely correlated to GLP‐1 (r = −0.85, P<0.01)). In conclusion, although a single meal high in CHO or fat produced differing postprandial hormonal responses, subjective hunger was not affected. It appears that there are varying degrees of hormonal action that can influence subjective hunger, suggesting that when different macronutrients are consumed distinct combinations of hormones are released. However, these varying hormonal combinations seem to affect subjective hunger similarly. Funded by AHFMR and CIHR.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».