Glycemic index of pulses and pulse-based products: a review
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.
Notice bibliographique
Résumé
Pulses are a major source for plant-based proteins, with over 173 countries producing and exporting over 50 million tons annually. Pulses provide many of the essential nutrients and vitamins for a balanced and healthy diet, hence are health beneficial. Pulses have been known to lower glycemic index (GI), as they elicit lower post prandial glycemic responses, and can prevent insulin resistance, Type 2 diabetes and associated complications. This study reviews the GI values (determined by in vivo methodology) reported in 48 articles during the year 1992–2018 for various pulse type preparations consumed by humans. The GI ranges (glucose and bread as a reference respectively) for each pulse type were: broad bean (40 ± 5 to 94 ± 4, 75 to 93), chickpea (5 ± 1 to 45 ± 1, 14 ± 3 to 96 ± 21), common bean (9 ± 1 to 75 ± 8, 18 ± 2 to 99 ± 11), cowpea (6 ± 1 to 56 ± 0.2, 38 ± 19 to 66 ± 7), lentil (10 ± 3 to 66 ± 6, 37 to 87 ± 6), mung bean (11 ± 2 to 90 ± 9, 28 ± 1 to 44 ± 6), peas (9 ± 2 to 57 ± 2, 45 ± 8 to 93 ± 9), pigeon peas (7 ± 1 to 54 ± 1, 31 ± 4), and mixed pulses (35 ± 5 to 66 ± 23, 69 ± 42 to 98 ± 29). It was found that the method of preparation, processing and heat applications tended to affect the GI of pulses. In addition, removal of the hull, blending, grinding, milling and pureeing, reduced particle size, contributed to an increased surface area and exposure of starch granules to the amylolytic enzymes. This was subsequently associated with rapid digestion and absorption of pulse carbohydrates, resulting in a higher GI. High or increased heat applications to pulses were associated with extensive starch gelatinization, also leading to a higher GI. The type of reference food used (glucose or white bread) and the other nutrients present in the meal also affected the GI.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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