Glycaemic index of different coconut (<i>Cocos nucifera</i>)-flour products in normal and diabetic subjects
Notice bibliographique
Résumé
The glycaemic index (GI) of commonly consumed bakery products supplemented with increasing levels of coconut (Cocos nucifera) flour was determined in ten normal and ten diabetic subjects. Using a randomized crossover design, the control and test foods were fed in random order on separate occasions after an overnight fast. Blood samples were collected through finger prick before and after feeding and were analysed for glucose levels using a clinical chemistry analyser. The significantly low-GI (<60) foods investigated were: macaroons (GI 45.7 (sem 3.0)) and carrot cake (GI 51.8 (sem 3.3)), with 200-250 g coconut flour/kg (P<0.05). The test foods with 150 g coconut flour/kg had GI ranging from 61.3 to 71.4. Among the test foods, pan de sal (GI 87.2 (sem 5.5)) and multigrain loaf (GI 85.2 (sem 6.8)) gave significantly higher GI with 50 and 100 g coconut flour/kg respectively (P<0.05). On the other hand, granola bar and cinnamon bread with 50 and 100 g coconut flour/kg respectively gave a GI ranging from 62.7 to 71.6 and did not differ significantly from the test foods with 150 g coconut flour/kg (P<0.05). A very strong negative correlation (r -0.85, n 11, P<0.005) was observed between the GI and dietary fibre content of the test foods supplemented with coconut flour. In conclusion, the GI of coconut flour-supplemented foods decreased with increasing levels of coconut flour and this may be due to its high dietary fibre content. The results of the present study may form a scientific basis for the development of coconut flour as a functional food. However, the fat content of coconut flour-supplemented food should always be considered to optimize the functionality of coconut fibre in the proper control and management of diabetes mellitus.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».