Substituting Wheat Flour with Lentils in a Muffin Matrix Reduces Postprandial Blood Glucose in Healthy Adults
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Consumption of functional foods is an effective strategy for consumers to acquire health benefits of foods that are otherwise difficult to incorporate into their diets. Lentils, a type of pulse, are abundant in nutrients and can improve postprandial blood glucose response (PBGR) when they replace a portion of a starchy food in a mixed meal; however, they are poorly consumed in North America. Lentil-containing functional foods can improve diet quality of North Americans but their effect on postprandial blood glucose is unknown. Healthy adults (n = 24: 26.9 ± 1.3 years old, BMI of 23.9 ± 0.4 kg/m2) participated in this randomized crossover clinical trial, in which they completed three 3-hour study visits separated by washout periods of 3 – 7 days. Muffins containing 25 g of available carbohydrate from lentils (small green and split red), which replaced a portion of wheat flour, were compared to a wheat muffin control. Fasting and postprandial (15, 30, 45, 60, 90, 120 min) blood samples were collected by finger prick for analysis of blood glucose. Red lentil muffins significantly reduced blood glucose incremental area under the curve (iAUC) (136.6 ± 13.2 mmol/L.min; p = 0.02) compared to wheat muffins (169.0 ± 12.8 mmol/L.min), with no differences in peak blood glucose. Although not significant, green lentil muffin also reduced blood glucose iAUC (142.6 ± 14.9 mmol/L.min; p = 0.07). These results show that lentils can reduce PBGR when incorporated into a food product, but this effect may depend on lentil cultivar. These data support the use of functional foods to impart health benefits in a palatable and convenient way. (Funded by AAFC Growing Forward 2 and Pulse Science Cluster; NCT02426606).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle