Acute effects of pea protein and hull fibre alone and combined on blood glucose, appetite, and food intake in healthy young men – a randomized crossover trial
Notice bibliographique
Résumé
Whether pulse components can be used as value-added ingredients in foods formulated for blood glucose (BG) and food intake (FI) control requires investigation. The objective of this study was to examine of the effects of pea components on FI at an ad libitum meal, as well as appetite and BG responses before and after the meal. In a repeated-measures crossover trial, men (n = 15) randomly consumed (i) pea hull fibre (7 g), (ii) pea protein (10 g), (iii) pea protein (10 g) plus hull fibre (7 g), (iv) yellow peas (406 g), and (v) control. Pea hull fibre and protein were served with tomato sauce and noodles, while yellow peas were served with tomato sauce. Control was noodles and tomato sauce. FI was measured at a pizza meal (135 min). Appetite and BG were measured pre-pizza (0-135 min) and post-pizza (155-215 min). Protein plus fibre and yellow peas led to lower pre-pizza BG area under the curve compared with fibre and control. At 30 min, BG was lower after protein plus fibre and yellow peas compared with fibre and control, whereas at 45 and 75 min, protein plus fibre and yellow peas led to lower BG compared with fibre (p < 0.05). Following the pizza meal (155 min), yellow peas led to lower BG compared with fibre (p < 0.05). No differences were observed in FI or appetite. This trial supports the use of pea components as value-added ingredients in foods designed to improve glycemic control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».