Effect of an extruded pea or rice diet on postprandial insulin and cardiovascular responses in dogs
Notice bibliographique
Résumé
Peas are increasing in popularity as a source of carbohydrate, protein and fibre in extruded canine diets. The aim of this study was to test the health effects of two canine diets with identical macronutrient profiles, but containing either yellow field peas or white rice as the carbohydrate source on metabolism, cardiovascular outcomes and adiposity. First, the acute glycemic, insulinemic and cardiovascular responses to the pea- or rice-based diets were determined in normal weight beagles (n = 7 dogs). The glycemic index did not differ between the pea diet (56 ± 12) and rice diet (63 ± 9). Next, obese beagles (n = 9) were fed the yellow field pea diet or white rice diet ad libitum for 12 weeks in a crossover study. Adiposity (measured using computed tomography), metabolic (oral glucose tolerance test, plasma leptin, adiponectin, C-reactive protein) and cardiovascular assessments (echocardiography and blood pressure) were performed before and after each crossover study period. After 12 weeks on each diet, peak insulin (p = 0.05) and area under the curve (AUC) for insulin after a 10 g oral glucose tolerance test (p = 0.05) were lower with the pea than the rice diet. Diet did not show a significant effect on body weight, fat distribution, cardiovascular variables, adiponectin or leptin. In conclusion, a diet containing yellow field peas reduced the postprandial insulin response after glucose challenge in dogs despite continued obesity, indicating improved metabolic health.
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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 | 0,001 | 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 ».