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Enregistrement W2902704105 · doi:10.1038/s41387-018-0066-5

Effect of dried fruit on postprandial glycemia: a randomized acute-feeding trial

2018· article· en· W2902704105 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNutrition and Diabetes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensGlycemic Index LaboratoriesUniversity of TorontoUniversity of SaskatchewanSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesEuropean Association for the Study of DiabetesAlmond Board of CaliforniaInternational Nut and Dried Fruit CouncilEuropean Foundation for the Study of DiabetesPhysicians Committee for Responsible MedicineCanola Council of CanadaLoblaw Companies LimitedAlberta Pulse Growers CommissionInternational Sweeteners AssociationUniversity of TorontoSociety for EndocrinologyCanadian Institutes of Health ResearchPepsiCoEuropean Food Safety AuthorityCanadian Cardiovascular SocietyDiabetes CanadaGlycemic Index FoundationSaskatchewan Pulse GrowersCanadian Nutrition SocietyLoma Linda UniversityDairy Farmers of CanadaObesity CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaGeneral Mills
Mots-clésMedicinePostprandialRandomized controlled trialDiabetes mellitusInternal medicineTraditional medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: To investigate the effect of dried fruit in modifying postprandial glycemia, we assessed the ability of 4 dried fruits (dates, apricots, raisins, sultanas) to decrease postprandial glycemia through three mechanisms: a glycemic index (GI) effect, displacement effect, or 'catalytic' fructose effect. SUBJECTS/METHODS: We conducted an acute randomized, multiple-crossover trial in an outpatient setting in 10 healthy adults. Participants received 3 white bread control meals and 12 dried fruit test meals in random order. The test meals included each of 4 dried fruits (dates, apricots, raisins, sultanas) alone (GI effect), 4 of the dried fruits displacing half the available carbohydrate in white bread (displacement effect), or 4 of the dried fruits providing a small 'catalytic' dose (7.5 g) of fructose added to white bread ('catalytic' fructose effect). The protocol followed the ISO method for the determination of GI (ISO 26642:2010). The primary outcome was mean ± SEM GI (glucose scale) for ease of comparison across the three mechanisms. RESULTS: ) were recruited and completed the trial. All dried fruit had a GI below that of white bread (GI = 71); however, only dried apricots (GI = 42 ± 5), raisins (GI = 55 ± 5), and sultanas (51 ± 4) showed a significant GI effect (P < 0.05). When displacing half the available carbohydrate in white bread, all dried fruit lowered the GI; however, only dried apricots (GI = 57 ± 5) showed a significant displacement effect (P = 0.025). None of the dried fruits showed a beneficial 'catalytic' fructose effect. CONCLUSIONS: In conclusion, dried fruits have a lower GI and reduce the glycemic response of white bread through displacement of half of the available carbohydrate. Longer-term randomized trials are needed to confirm whether dried fruit can contribute to sustainable improvements in glycemic control. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier, NCT02960373.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,283 · 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