High-Fiber Cereal Reduces Postprandial Insulin Responses in Hyperinsulinemic but not Normoinsulinemic Subjects
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to compare the plasma glucose and insulin responses elicited by two ready-to-eat breakfast cereals (one being high and the other being low in cereal fiber) and to see if the differences in response depended on subjects' fasting plasma insulin. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Nondiabetic men (n = 77) were studied on two occasions after 10- to 14-h overnight fasts. They consumed 25 g of available carbohydrate from high- or low-fiber breakfast cereals in random order with blood taken at intervals for 2 h. Data from the 42 men with high fasting plasma insulin (FPI) on screening (>40 pmol/l) were compared with those from the 35 men with normal FPI (< or =40 pmol/l). RESULTS: Hyperinsulinemic men had significantly higher waist circumference and BMI, lower HDL cholesterol, and a trend toward higher triglycerides (P = 0.07) than control subjects. In all 77 subjects, the incremental area under the glucose response curve (AUC) after high-fiber cereal was 11.8 +/- 5.5% (P = 0.036) less than after low-fiber cereal with the reductions being equivalent in the hyperinsulinemic (12.6 +/- 8.3%) and control (10.9 +/- 9.1%) groups. However, insulin peak rise was reduced by the high-fiber cereal only in hyperinsulinemic men (351 +/- 29 vs. 485 +/- 55 pmol/l) but not in control subjects (211 +/- 20 vs. 220 +/- 20 pmol/l; cereal x group interaction P = 0.044). Insulin AUC after the high-fiber cereal, expressed as a percentage of that after low-fiber cereal, was negatively related to FPI (P = 0.009) but not to age, BMI, or waist circumference. CONCLUSIONS: The high-fiber cereal reduced glucose responses to the same extent in normal and hyperinsulinemic men, but reduced insulin responses only in hyperinsulinemic subjects.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».