The acute effects of a pulse-containing meal on glycaemic responses and measures of satiety and satiation within and at a later meal
Notice bibliographique
Résumé
Pulses are low glycaemic foods; however, their effect on satiation is unknown. The objective was to determine the effects of an ad libitum pulse meal on food intake (FI), appetite and blood glucose (BG) before and after a test meal (4 h later) and on FI at the test meal. Males (n 24, 22·8 kg/m2) received one of four treatments or control. The pulse treatments contained pasta and tomato sauce and 44 % of energy from: (1) chickpeas, (2) lentils, (3) navy beans or (4) yellow peas. The control was pasta and tomato sauce (pasta and sauce). FI (satiation) was measured at the treatment meal (0-20 min) and at an ad libitum pizza meal 4 h later. BG and appetite were measured from 0 to 340 min. At the treatment meal, lentils led to lower FI compared to chickpeas and pasta and sauce, whereas navy beans led to lower FI compared to chickpeas. Also, lentils led to lower cumulative FI compared to pasta and sauce. All pulses led to lower BG peak and cumulative area under the curve (AUC; 0-340 min); however, only chickpeas, lentils and navy beans reduced pre-pizza meal BG AUC (0-260 min) relative to pasta and sauce. Chickpeas led to lower post-pizza meal BG AUC (260-340 min) compared to navy beans and yellow peas. Consumption of pulses in a high-glycaemic meal contributes to earlier satiation, lower BG following the meal and after a later meal, but these effects are specific to pulse type and cannot be explained by their glycaemic properties alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».