Modification of appetite by bread consumption: A systematic review of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
The inclusion of different ingredients or the use of different baking technologies may modify the satiety response to bread, and aid in the control of food intake. The aim of this study was to perform a systematic search of randomized clinical trials on the effect of bread consumption on appetite ratings in humans. The search equation was ("Bread"[MeSH]) AND ("Satiation"[MeSH] OR "Satiety response"[MeSH]), and the filter "clinical trials." As a result of this procedure, 37 publications were selected. The satiety response was considered as the primary outcome. The studies were classified as follows: breads differing in their flour composition, breads differing in ingredients other than flours, breads with added organic acids, or breads made using different baking technologies. In addition, we have revised the data related to the influence of bread on glycemic index, insulinemic index and postprandial gastrointestinal hormones responses. The inclusion of appropriate ingredients such as fiber, proteins, legumes, seaweeds and acids into breads and the use of specific technologies may result in the development of healthier breads that increase satiety and satiation, which may aid in the control of weight gain and benefit postprandial glycemia. However, more well-designed randomized control trials are required to reach final conclusions.
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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 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».