Effects of the physical-form and the degree-of-saturation of oil on postprandial plasma triglycerides, glycemia and appetite of healthy Chinese adults
Notice bibliographique
Résumé
) completed all test visits. The participants consumed a standard dinner and fasted overnight before attending the test session in the following morning. Blood samples were taken before the participants consumed the test meal, and subsequently at fixed intervals. Plasma was analysed for triglycerides, glucose, insulin, and non-esterified fatty acids (NEFA). Appetite sensations were also measured every 30 minutes for 360 minutes. After the test meal consumption, a significant interaction effect (repeated measures ANOVA) was found on temporal changes in triglycerides (p < 0.001). Plasma triglycerides increased significantly in both PO and RBO only, but not in oleogel test meals. PO and RBO also suppressed the rise of glucose (time × treatment effect, p = 0.011) at 20, 30 and 45 min. However, no significant differences were found between palm and rice bran oils in triglycerides and glucose. Changes in insulin, NEFA and appetite did not differ among all treatments. Transformation of oils to oleogels is a novel approach to reduce after-meal triglycerides. This trial was registered with ClinicalTrials.gov as NCT02969057.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».