Effect of White Potatoes on Subjective Appetite, Food Intake, and Glycemic Response in Healthy Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the effect of white potato cooking methods on subjective appetite, short-term food intake (FI), and glycemic response in healthy older adults. Using a within-subject, repeated-measures design, 20 participants (age: 70.4 ± 0.6 y) completed, in random order, five treatment conditions: three potato treatments (baked potatoes, mashed potatoes, and French fries), an isocaloric control treatment (white bread), or a fasting condition (meal skipping). Subjective appetite and glycemic response were measured for 120 min using visual analogue scales and capillary blood samples, respectively. Lunch FI was measured with an ad libitum pizza meal at 120 min. Change from baseline subjective appetite (p < 0.001) and lunch FI (p < 0.001) were lower after all test treatments compared with meal skipping (p < 0.001), but did not differ among test treatments. Cumulative FI (test treatment + lunch FI) did not differ among treatment conditions. Blood glucose concentrations were higher after all test treatments compared with meal skipping (p < 0.001), but were not different from each other. In healthy older adults, white potatoes suppressed subjective appetite and lunch FI compared with meal skipping, suggesting white potatoes do not bypass regulatory control mechanisms of FI.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».