The Effect of a Low Glycemic Index Pulse-Based Diet on Insulin Sensitivity, Insulin Resistance, Bone Resorption and Cardiovascular Risk Factors during Bed Rest
Notice bibliographique
Résumé
We determined the effects of a low glycemic-index pulse-based diet (i.e., containing lentils, chick peas, beans, and split peas) compared to a typical hospital diet on insulin sensitivity assessed by the Matsuda index from the insulin and glucose response to a two-hour oral glucose tolerance test, insulin resistance assessed by the homeostatic model assessment of insulin resistance (HOMA-IR), bone resorption assessed by 24 h excretion of urinary n-telopeptides(Ntx) and cardiovascular risk factors (blood lipids, blood pressure, arterial stiffness and heart rate variability) during bed rest. Using a randomized, counter-balanced cross-over design with one-month washout, six healthy individuals (30 ± 12 years) consumed the diets during four days of bed rest. The Matsuda index, HOMA-IR, urinary Ntx and cardiovascular risk factors were determined at baseline and after the last day of bed rest. Compared to the typical hospital diet, the pulse-based diet improved the Matsuda index (indicating increased insulin sensitivity; baseline to post-bed rest: 6.54 ± 1.94 to 6.39 ± 2.71 hospital diet vs. 7.14 ± 2.36 to 8.75 ± 3.13 pulse-based diet; p = 0.017), decreased HOMA-IR (1.38 ± 0.54 to 1.37 ± 0.50 hospital diet vs. 1.48 ± 0.54 to 0.88 ± 0.37 pulse-based diet; p = 0.022), and attenuated the increase in Ntx (+89 ± 75% hospital diet vs. +33 ± 20% pulse-based diet; p = 0.035). No differences for changes in cardiovascular risk factors were found between the two diet conditions, with the exception of decreased diastolic blood pressure during day three of bed rest in the pulse-based versus hospital diet (61 ± 9 vs. 66 ± 7 mmHg; p = 0.03). A pulse-based diet was superior to a hospital diet for maintaining insulin sensitivity, preventing insulin resistance, attenuating bone resorption and decreasing diastolic blood pressure during four days of bed rest.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».