Dietary pulses, satiety and food intake: A systematic review and meta‐analysis of acute feeding trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effect of dietary pulses (beans, peas, chickpeas, lentils) on acute satiety and second meal intake, a systematic review and meta-analysis was conducted. METHODS: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and the Cochrane Registry (through May 6, 2013) were searched for acute controlled trials examining the effect of dietary pulses on postprandial satiety or second meal intake compared with isocaloric controls. Two independent reviewers extracted data and assessed methodological quality and risk of bias. Data were pooled by generic inverse variance random effects models and expressed as ratio of means (RoMs) for satiety and mean differences (MDs) for second meal food intake, with 95% confidence intervals (95% CIs). Heterogeneity was assessed (Q statistic) and quantified (I(2) statistic). Protocol registration: clinicaltrials.gov identifier, NCT01605422. RESULTS: Nine trials met the eligibility criteria. Dietary pulses produced a 31% greater satiety incremental area under the curve (IAUC) (RoM = 1.31, 95% CI: 1.09 to 1.58, P = 0.004; Phet = 0.96; I(2) = 0%) without affecting second meal intake (MD = -19.94, 95% CI: -75-35, P = 0.48; Phet = 0.01; I(2) = 63%). Our data are limited by the small sample sizes, narrow participant characteristics and significant unexplained heterogeneity among the available trials. CONCLUSIONS: Pooled analyses show that dietary pulses contribute to acute satiety but not second meal intake.
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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 | 0,015 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».