Lentils Do Not Affect Satiety or Food Intake When Substituted for Wheat Flour in a Muffin Matrix in Healthy Adults
Notice bibliographique
Résumé
Increasing overweight and obesity rates demand new prevention and management strategies, which may include satiating functional foods due to their potential to decrease appetite and food intake. Lentils have potential to increase satiety due to their unique nutritional profile, and may be an excellent functional food candidate with potential to assist with body weight management. While lentils have been previously investigated for their effects on satiety with mixed results, the effects of replacing commonly consumed carbohydrates with lentils within food matrices on satiety remain largely unknown. The objective of this study was to determine the effects of replacing wheat flour with two varieties of lentils within a muffin matrix on satiety and food intake. Healthy adults (n = 24, age of 25.4 ± 0.9 years, BMI of 23.2 ± 0.5 kg/m2) completed a randomized crossover study in which they consumed muffins made with wheat flour or in which the wheat flour was substituted with green or red lentils, separated by washout periods of at least 7 days. Subjective appetite sensations were measured using visual analog scales (VAS) from 0 to 180 minutes, food intake was measured at an ad libitum test meal at 180 minutes, and 24-hour energy intake was measured using weighed food records. Results showed that substituting wheat flour with either green or red lentils within the muffins had no significant effects on subjective appetite, food intake, or 24-hour energy intake. These data show that substituting wheat flour with green or red lentils within a food matrix such as a muffin may not increase satiety, and may not translate to a decrease in subsequent food intake. (Supported by Agriculture and Agri-Food Canada-Pulse Canada's Growing Forward 2 Program and the Pulse Science Cluster.)
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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) | 0,001 | 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 ».