Glycemic Effect of Oat and Barley Beta-glucan When Incorporated into a Snack Bar: A Dose Escalation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The blood glucose-lowering effects of β-glucan from oats and barley depend on the amounts consumed and their rheological properties. This has been recently challenged with growing evidence that the food matrix may also be an important factor in predicting its physiological response. OBJECTIVE: The objective of this study was to examine the effects of varying doses of β-glucan from oats and barley and added to a snack bar on postprandial glycemia. DESIGN: In a randomized crossover study, 12 healthy males and females consumed one of 8 snack bars containing 0 (control), 1.5, 3, and 6 g of β-glucan derived from oats or barley or 3 white bread controls. All treatments contained 50 g of available carbohydrate. Blood glucose concentrations were measured after ingestion of the treatments over 2 hours. RESULTS: Incorporation of 1.5 to 6 g of β-glucan into snack bars had no additional glucose-lowering benefits irrespective of dose and source compared to the control bars (0 g β-glucan), suggesting that both the solid food matrix and composition of the bars may play a role in their effects on glycemic response. All bars reduced blood glucose area under the curve (AUC) by an average of 25% (p < 0.05) compared to the mean of the 3 white bread controls. CONCLUSION: Adding β-glucan from oats and barley to the snack bar formulation used in this study did not yield any additional benefits beyond the glucose-lowering effects of the snack bars themselves.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».