Whole and fractionated yellow pea flours reduce fasting insulin and insulin resistance in hypercholesterolaemic and overweight human subjects
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the present study was to compare whole pea flour (WPF) to fractionated pea flour (FPF; hulls only) for their ability to reduce risk factors associated with CVD and diabetes in overweight hypercholesterolaemic individuals. Using a cross-over design, twenty-three hypercholesterolaemic overweight men and women received two-treatment muffins/d containing WPF, FPF or white wheat flour (WF) for 28 d, followed by 28 d washout periods. Daily doses of WPF and FPF complied with the United States Department of Agriculture's recommended level of intake of half a cup of pulses/d (approximately 50 g/d). Dietary energy requirements were calculated for each study subject, and volunteers were only permitted to eat food supplied by the study personnel. Fasting insulin, body composition, urinary enterolactone levels, postprandial glucose response, as well as fasting lipid and glucose concentrations, were assessed at the beginning and at the end of each treatment. Insulin concentrations for WPF (37·8 (SEM 3·4) pmol/ml, P = 0·021) and FPF (40·5 (SEM 3·4) pmol/ml, P = 0·037) were lower compared with WF (50·7 (SEM 3·4) pmol/ml). Insulin homeostasis modelling assessment showed that consumption of WPF and FPF decreased (P < 0·05) estimates of insulin resistance (IR) compared with WF. Android:gynoid fat ratios in women participants were lower (P = 0·027) in the WPF (1·01 (sem 0·01) group compared with the WF group (1·06 (SEM 0·01). Urinary enterolactone levels tended to be higher (P = 0·087) in WPF compared with WF. Neither treatment altered circulating fasting lipids or glucose concentrations. In conclusion, under a controlled diet paradigm, a daily consumption of whole and fractionated yellow pea flours at doses equivalent to half a cup of yellow peas/d reduced IR, while WPF reduced android adiposity in women.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».