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Enregistrement W2140322731 · doi:10.1186/1743-7075-3-33

Equivalent glycemic load (EGL): a method for quantifying the glycemic responses elicited by low carbohydrate foods

2006· article· en· W2140322731 sur OpenAlexaff
Thomas M.S. Wolever, Alison L. Gibbs, Matt Spolar, Elinor V Hitchner, Colette Heimowitz

Notice bibliographique

RevueNutrition & Metabolism · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of TorontoGlycemic Index Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycemicArea under the curveGlycemic indexMedicineGlycationGlycemic loadPopulationCarbohydrateInternal medicineEndocrinologyChemistryDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Glycemic load (GL) is used to quantify the glycemic impact of high-carbohydrate (CHO) foods, but cannot be used for low-CHO foods. Therefore, we evaluated the accuracy of equivalent-glycemic-load (EGL), a measure of the glycemic impact of low-CHO foods defined as the amount of CHO from white-bread (WB) with the same glycemic impact as one serving of food. METHODS: Several randomized, cross-over trials were performed by a contract research organization using overnight-fasted healthy subjects drawn from a pool of 63 recruited from the general population by newspaper advertisement. Incremental blood-glucose response area-under-the-curve (AUC) elicited by 0, 5, 10, 20, 35 and 50 g CHO portions of WB (WB-CHO) and 3, 5, 10 and 20 g glucose were measured. EGL values of the different doses of glucose and WB and 4 low-CHO foods were determined as: EGL = (F-B)/M, where F is AUC after food and B is y-intercept and M slope of the regression of AUC on grams WB-CHO. The dose-response curves of WB and glucose were used to derive an equation to estimate GL from EGL, and the resulting values compared to GL calculated from the glucose dose-response curve. The accuracy of EGL was assessed by comparing the GL (estimated from EGL) values of the 4 doses of oral-glucose with the amounts actually consumed. RESULTS: Over 0-50 g WB-CHO (n = 10), the dose-response curve was non-linear, but over the range 0-20 g the curve was indistinguishable from linear, with AUC after 0, 5, 10 and 20 g WB-CHO, 10 +/- 1, 28 +/- 2, 58 +/- 5 and 100 +/- 6 mmol x min/L, differing significantly from each other (n = 48). The difference between GL values estimated from EGL and those calculated from the dose-response curve was 0 g (95% confidence-interval, +/- 0.5 g). The difference between the GL values of the 4 doses of glucose estimated from EGL, and the amounts of glucose actually consumed was 0.2 g (95% confidence-interval, +/- 1 g). CONCLUSION: EGL, a measure of the glycemic impact of low-carbohydrate foods, is valid across the range of 0-20 g CHO, accurate to within 1 g, and at least sensitive enough to detect a glycemic response equivalent to that produced by 3 g oral-glucose in 10 subjects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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