Effect of blood sampling schedule and method of calculating the area under the curve on validity and precision of glycaemic index values
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the suitability for glycaemic index (GI) calculations of using blood sampling schedules and methods of calculating area under the curve (AUC) different from those recommended, the GI values of five foods were determined by recommended methods (capillary blood glucose measured seven times over 2.0 h) in forty-seven normal subjects and different calculations performed on the same data set. The AUC was calculated in four ways: incremental AUC (iAUC; recommended method), iAUC above the minimum blood glucose value (AUCmin), net AUC (netAUC) and iAUC including area only before the glycaemic response curve cuts the baseline (AUCcut). In addition, iAUC was calculated using four different sets of less than seven blood samples. GI values were derived using each AUC calculation. The mean GI values of the foods varied significantly according to the method of calculating GI. The standard deviation of GI values calculating using iAUC (20.4), was lower than six of the seven other methods, and significantly less (P<0.05) than that using netAUC (24.0). To be a valid index of food glycaemic response independent of subject characteristics, GI values in subjects should not be related to their AUC after oral glucose. However, calculating GI using AUCmin or less than seven blood samples resulted in significant (P<0.05) relationships between GI and mean AUC. It is concluded that, in subjects without diabetes, the recommended blood sampling schedule and method of AUC calculation yields more valid and/or more precise GI values than the seven other methods tested here. The only method whose results agreed reasonably well with the recommended method (ie. within +/-5 %) was AUCcut.
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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 | 0,002 | 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 découle