The acute effects of dietary pulses on postprandial glycemia in diabetes: a meta‐analysis (272.8)
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Elevated postprandial glucose (PPG) levels have been associated with higher incidence of cardiovascular disease and all‐cause mortality. Dietary pulses including beans, lentils and chickpeas have resulted in low and medium PPG responses, however most studies have included few subjects and their overall PPG responses, when taken in equicarbohydrate amounts either alone or in mixed meals, have not been systematically summarized and quantitated. Objective: to synthesize the evidence of the effect of dietary pulses on PPG responses in individuals with diabetes. Methods: MEDLINE, EMBASE, CINAHL and Cochrane were searched through Oct 31, 2013 for all acute human trials in individuals with type 1 and type 2 diabetes reporting data for areas under the PPG curve or glycemic indices. Data were pooled by the generic inverse variance method using random effect models and expressed as ratio of means (RoM) with 95% confidence intervals (CI). Heterogeneity was assessed by Chi2 and quantified by I2. Results: Thirty‐six trials (n=259) from 12 published papers met the inclusion criteria. Pulses significantly reduced the relative PPG by 49% compared to an equicarbohydrate white bread control (RoM: 0.51, CI 0.45‐0.57). Heterogeneity was moderate and statistically significant (I2=30%; p<0.0001), however this effect was consistent across all types of pulses and in mixed meals. Canned pulses showed a weaker effect. Conclusion: Pooled analyses suggest that dietary pulses in diabetic patients result in 50% significantly lower PPG rise compared to an equicarbohydrate white bread control. Grant Funding Source : Pulse Canada 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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».