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Enregistrement W3175972668 · doi:10.1096/fasebj.26.1_supplement.1013.13

Insulin‐Independent Mechanisms of Action of Pre‐Meal Consumption of Whey Protein on Post‐meal Glycemic Response in Healthy Adults

2012· article· en· W3175972668 sur OpenAlexaffabout
Tina Akhavan, Bohdan L. Luhovyy, Peter H. Brown, G. Harvey Anderson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMealGlycemicAmylinInsulinInternal medicineMedicineEndocrinologyIncretinType 2 diabetesDiabetes mellitusIslet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whey protein (WP) when consumed prior to a meal reduces post‐meal glycemic response (Akhavan et al, AJCN, 2010). The objective of the study was to identify insulin‐independent mechanisms of action. Healthy men received, in a randomized order, WP and glucose preloads (10 and 20 g/300 mL) and water control with paracetamol (1.5 g). At 30 min after consumption, the subjects were fed a preset pizza meal (12 kcal/ kg). Plasma concentrations of paracetamol, glucose and incretin hormones, involved in glycemic control, were measured at pre‐ (0–30) and post‐ (50–230 min) meal. Pre‐meal plasma paracetamol concentrations were reduced by WP, indicating delayed gastric emptying. Consumption of WP and glucose similarly reduced post‐meal plasma glucose but insulin was increased only after glucose preloads (p < 0.001). Associated with the lower post‐meal glycemic responses after WP were lower C‐peptide and higher GLP‐1, PYY and ghrelin (all p < 0.001), but similar amylin and GIP than after glucose preloads. These responses support the hypothesis the glycemic control after WP occurs in part by noninsulin dependent mechanisms. Thus, pre‐meal consumption of WP may be a novel strategy, comparable to pharmacological therapy e.g. sulphonylureas, for the prevention and treatment of hyperglycemia and type 2 diabetes. Grant Funding Source : Supported by Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada‐Collaborative Research and Development and Kraft Canada Inc

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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