Whole-grain pasta reduces appetite and meal-induced thermogenesis acutely: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
In epidemiological studies, the intake of foods rich in dietary fiber is associated with a reduced risk of developing overweight and type 2 diabetes. This work aims to identify acute strategies to regulate appetite and improve glucose control by using different pasta meals. Hence, 4 different isocaloric lunch meals, consisting of (i) refined-grain pasta (RG+T), (ii) whole-grain pasta (WG+T), (iii) lemon juice-supplemented refined-grain pasta (LRG+T), and (iv) refined-grain pasta with legumes (RG+L), were administered to 8 healthy participants in a crossover design. On the test days, participants underwent baseline measurements, including appetite sensation, blood sample, and resting energy expenditure (EE), after which the test lunch was served. Subjective appetite was assessed and a blood sample was taken each hour for 240 min, and postprandial EE was measured for 3 h. In repeated-measures analysis of covariance (ANCOVA), postprandial fullness (p = 0.001) increased and hunger (p = 0.038) decreased. WG+T had a lower EE than did both LGR+T (p = 0.02) and RG+L (p < 0.001). Likewise, meal-induced thermogenesis was lower for WG+T compared with RG+L (58 ± 81 kJ vs 248 ± 188 kJ; p < 0.05). Plasma glucose (p = 0.001) was lower for RG+T, and triacylglycerols (p = 0.02) increased for LRG+T; however, insulin, C-peptide, and ghrelin were comparable in all other meals. In conclusion, our study indicates that acute consumption of whole-grain pasta may promote fullness and reduce hunger, lowering postprandial thermogenesis, and adding lemon juice to the pasta or legumes does not appear to affect appetite. However, none of pasta meal alterations improved the postprandial metabolic profile.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».