GLITEROS enteral formula based on tempeh flour and jicama flour for patients with hyperglycemia
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Notice bibliographique
Résumé
Critically ill patients are susceptible to hyperglycemia during the treatment in the hospital. This condition could reduce immunity and increase the risk of mortality. The use of commercial diabetes-specific enteral reduces blood glucose level but increase the hospitalization cost due to the long-term period. Therefore, the homemade enteral formula developed using tempeh flour and jicama flour. GLITEROS comes from glycemia, tempeh and Pachyrhizus erosus. Arginine, glycine, and isoflavone contained in tempeh flour could improve insulin secretion. Moreover, inulin in jicama flour could control the increasing of blood glucose levels. The purpose of this study was to analyze the viscosity, macro-nutrient content, food fiber and protein digestibility of GLITEROS enteral formula. GLITEROS made from tempeh flour, jicama flour, soybean oil, skim milk, maltodextrin, and sugar. This study was an experimental design with three groups formula, A1 (1:1), A2 (5:3), A3 (2:3). Variables include viscosity, energy density, energy content, carbohydrates, protein, fat, dietary fiber and protein digestibility each with 3x repetitions in duplicate. The data were analyzed using Kruskal Wallis and One-way ANOVA. A1 formula had the highest carbohydrate (62%), dietary fiber (25.59%), and fat (10.49%) lower than A2 and A3 formula. A2 formula had 0.98 kcal/mL density energy and 984 kcal energy, 11,73 cP lower than A3 and A1 formula. A3 formula had the highest density energy (1.13 kcal/ mL), energy (1132.45 kcal), 36.10 cP viscosity, and protein (14.89%) lower than A1 and A2 formula. A1 formula is the most eligible in viscosity, energy density, energy content and protein of enteral formula for hyperglycemia patient according to American Diabetes Association (ADA), Canadian Diabetes Association (CDA), American Society of Parenteral and Enteral Nutrition (ASPEN) requirements.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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