Glycemic Index and Insulinemic Index of Foods: An Interlaboratory Study Using the ISO 2010 Method
Notice bibliographique
Résumé
An official method for determining food glycemic index (GI) was published by the Organization for International Standardization (ISO) in 2010, but its performance has not been assessed. Therefore, we aimed to determine the intra- and inter-laboratory variation of food GI values measured using the 2010 ISO method. Three laboratories (Australia, Canada and France) determined the GI and insulinemic-index (II) of six foods in groups of 13–15 participants using the 2010 ISO method and intra- and inter-laboratory Standard Deviations (SDs) were calculated. Overall mean food GIs varied from 47 to 86 (p < 0.0001) with no significant difference among labs (p = 0.57) and no food × laboratory interaction (p = 0.20). Within-laboratory SD was similar among foods (range, 17.8–22.5; p = 0.49) but varied among laboratories (range 17.5–23.1; p = 0.047). Between-laboratory SD of mean food GI values ranged from 1.6 to 6.7 (mean, 5.1). Mean glucose and insulin responses varied among foods (p < 0.001) with insulin (p = 0.0037), but not glucose (p = 0.054), varying significantly among labs. Mean II varied among foods (p < 0.001) but not among labs (p = 0.94). In conclusion, we found that using the 2010 ISO method, the mean between-laboratory SD of GI was 5.1. This suggests that the ISO method is sufficiently precise to distinguish a mean GI = 55 from a mean GI ≥ 70 with 97–99% probability.
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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».