Acute Effect of Diets Varying in Glycemic Index and Glycemic Load on Blood Glucose, Insulin and Measures of Oxidative Stress
Notice bibliographique
Résumé
Background Epidemiological studies indicate that low glycemic index (GI) and glycemic load (GL) diets may decrease risk for the development of coronary heart disease (CHD) and diabetes. Clinical evidence indicates that elevations in postprandial glycemia is associated with increased oxidative stress. As such, dietary strategies which limit postprandial glycemia may be of benefit in moderating oxidative damage. We assessed the effect of foods varying in GI and GL on postprandial glycemia, insulinemia and measures of oxidative damage. Methods Fifteen healthy subjects were fed 5 test meals: 50g available carbohydrate from white bread (control), which was tested twice; 50g available carbohydrate from pasta; 100g available carbohydrate from pasta; and 100g available carbohydrate from white bread. Blood samples were obtained over the following 4 hours. Results Compared to the white bread control (50 g available carbohydrate), the area under the 2‐hour glycemic response curve was significantly greater for 100g available carbohydrate from white bread (mean±SE) 141±15 (P<0.05); was significantly reduced for 50g available carbohydrates from pasta (71±6; P<0.05); and was unchanged for 100g available carbohydrates from pasta (90±10; P<0.05). Conclusion Altering the glycemic index and glycemic load of the diet can greatly affect the postprandial glycemic response curve, which may have implications for oxidative damage and risk of CHD and diabetes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».