The effects of gelled konjac glucomannan fibre on appetite and energy intake in healthy individuals: a randomised cross-over trial
Notice bibliographique
Résumé
Konjac glucomannan (KGM) is a viscous dietary fibre that can form a solid, low-energy gel when hydrated and is commonly consumed in a noodle form (KGM-gel). Increased meal viscosity from gel-forming fibres have been associated with prolonged satiety, but no studies to date have evaluated this effect with KGM-gel. Thus, our objective was to evaluate subsequent food intake and satiety of KGM-gel noodles when replacing a high-carbohydrate preload, in a dose-response manner. Utilising a randomised, controlled, cross-over design, sixteen healthy individuals (twelve females/four males; age: 26·0 (sd 11·8) years; BMI: 23·1 (sd 3·2) kg/m2) received 325 ml volume-matched preloads of three KGM-gel noodle substitution levels: (i) all pasta with no KGM-gel (1849 kJ (442 kcal), control), half pasta and half KGM-gel (1084 kJ (259 kcal), 50-KGM) or no pasta and all KGM-gel (322 kJ (77 kcal), 100-KGM). Satiety was assessed over 90 min followed by an ad libitum dessert. Compared with control, cumulative energy intake was 47 % (-1761 kJ (-421 kcal)) and 23 % (-841 kJ (-201 kcal)) lower for 100-KGM and 50-KGM, respectively (both P<0·001), but no differences in subsequent energy intake was observed. Ratings of hunger were 31 % higher (P=0·03) for 100-KGM when compared with control, and were 19 % lower (P=0·04) for fullness and 28 % higher (P=0·04) for prospective consumption when comparing 100-KGM to 50-KGM. Palatability was similar across all treatments. Replacement of a high-carbohydrate preload with low-energy KGM-gel noodles did not promote additional food intake despite large differences in energy. The energy deficit incurred from partial KGM-gel substitution may have relevance in weight loss regimens, and should be further evaluated beyond the healthy population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».