The acute effect of commercially available pulse powders on postprandial glycaemic response in healthy young men
Notice bibliographique
Résumé
Whole pulses (beans, peas, chickpeas and lentils) elicit low postprandial blood glucose (BG) responses in adults; however, their consumption in North America is low. One potential strategy to increase the dietary intake of pulses is the utilisation of commercial pulse powders in food products; however, it is unclear whether they retain the biological benefits observed with whole pulses. Therefore, the present study examined the effects of commercially prepared pulse powders on BG response before and after a subsequent meal in healthy young men. Overall, three randomised, within-subject experiments were conducted. In each experiment, participants received whole, puréed and powdered pulses (navy beans in Expt 1; lentils in Expt 2; chickpeas in Expt 3) and whole-wheat flour as the control. All treatments were controlled for available carbohydrate content. A fixed-energy pizza meal (50·2 kJ/kg body weight) was provided at 120 min. BG concentration was measured before (0-120 min) and after (140-200 min) the pizza meal. BG concentration peaked at 30 min in all experiments, and pulse forms did not predict their effect on BG response. Compared with the whole-wheat flour control, navy bean treatments lowered peak BG concentrations (Expt 1, P< 0.05), but not the mean BG concentration over 120 min. The mean BG concentration was lower for all lentil (Expt 2, P= 0.008) and chickpea (Expt 3, P= 0.002) treatments over 120 min. Processing pulses to powdered form does not eliminate the benefits of whole pulses on BG response, lending support to the use of pulse powders as value-added food ingredients to moderate postprandial glycaemic response.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».