Dietary fibre, lente carbohydrates and the insulin-resistant diseases
Notice bibliographique
Résumé
Several epidemiological studies link consumption of fibre-rich foods to a reduced risk of type 2 diabetes and CHD. The 'fibre hypothesis' suggested that this was a direct effect of fibre. However, fibre-rich foods contain different types of fibre as well as other potentially beneficial compounds, and many foods naturally high in fibre have low glycaemic and insulinaemic indices, possibly due to food form. The question therefore emerges as to the effect of isolated fibre per se on insulin sensitivity, lipids and other risk factors associated with the metabolic syndrome. Many beneficial effects are seen with pharmacological doses of isolated viscous soluble fibre, including improved insulin sensitivity, decreased LDL-cholesterol levels and decreased clotting factors. Similar effects are seen with low glycaemic-index foods. In contrast, insoluble non-viscous cereal fibre is not seen to act directly on risk factors when taken in refined foods such as in milled flour. Since cereal fibre, the major type of fibre in western diets, does not directly act on the risk factors for the metabolic syndrome, the question remains as to possible mechanisms. Until now, fibre and the nature and processing of the starch and particle size have been seen as the main determinants of the metabolic response to starchy foods. However, fibre-rich foods also have an increased protein-to-carbohydrate ratio. Hence we suggest that the protective effect of fibre may also be due to increased vegetable protein content, which may act directly to reduce clotting factors and oxidized LDL-cholesterol levels.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».