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Enregistrement W2346946199 · doi:10.3390/nu8050268

Consumption of the Soluble Dietary Fibre Complex PolyGlycopleX® Reduces Glycaemia and Increases Satiety of a Standard Meal Postprandially

2016· article· en· W2346946199 sur OpenAlexaff
Vicky Solah, Babette O’Mara-Wallace, Xingqiong Meng, Roland J. Gahler, Deborah A. Kerr, Anthony P. James, Haelee Fenton, Stuart Johnson, Simon Wood

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostprandialMealCrossover studyArea under the curveFood scienceMedicineAnimal scienceInternal medicineChemistryBiologyInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of consumption of PolyGlycopleX(®) (PGX(®)) was compared to wheat dextrin (WD) in combination with a standard meal, on postprandial satiety and glycaemia in a double-blind, randomised crossover trial, of 14 healthy subjects trained as a satiety panel. At each of six two-hour satiety sessions, subjects consumed one of three different test meals on two separate occasions. The test meals were: a standard meal plus 5 g PGX; a standard meal plus 4.5 g of PGX as softgels; and a standard meal plus 5 g of WD. Subjects recorded fullness using a labelled magnitude scale at 0, 15, 30, 45, 60, 90, and 120 min and the total area under the curve (AUC), mean fullness vs. time was calculated. The meals with PGX (in granular and softgel form) gave higher satiety (AUC) (477 ± 121 and 454 ± 242 cm·min), than the meal with WD (215 ± 261 cm·min) (p < 0.001). Subjects had blood glucose levels measured after the meals with PGX (granules) and WD. Glucose response (AUC) was significantly lower (p < 0.001) after the PGX meal than for the WD meal. The high viscosity reported for PGX is a likely mechanism behind the significant satiety and blood glucose modulating effects observed in this study.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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