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Enregistrement W4283754392 · doi:10.1038/s41430-022-01176-5

The importance of molecular weight in determining the minimum dose of oat β-glucan required to reduce the glycaemic response in healthy subjects without diabetes: a systematic review and meta-regression analysis

2022· review· en· W4283754392 sur OpenAlexaff
Jarvis C. Noronha, Andreea Zurbau, Thomas M.S. Wolever

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical Nutrition · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)University of TorontoSt. Michael's HospitalGlycemic Index Laboratories
Organismes subventionnairesPepsiCo
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusMeta-regressionConfidence intervalMeta-analysisCrossover studyInternal medicineCochrane LibraryMealInsulinType 2 diabetesLinear regressionGastroenterologyEndocrinologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To determine the minimum amount of oat β-glucan (OBG) required to reduce glycaemic responses (MinDose), we conducted a systematic review and meta-regression analysis of acute, crossover, single-meal feeding trials that examined the effects of adding OBG or oat bran to a carbohydrate-containing test-meal versus a control test-meal containing an equivalent amount of available-carbohydrate (avCHO) from the same or similar source. Medline, Embase, and Cochrane Library were searched up to 18 August 2021. The primary outcome was glucose incremental-area-under-the-curve (iAUC). Secondary outcomes included insulin iAUC, and glucose and insulin incremental peak-rise (iPeak). Two independent reviewers extracted data. Results were expressed as ratio-of-means (RoM) with 95% confidence intervals (CIs). Linear associations were assessed by random effects meta-regression. MinDose was defined as the dose at which the upper 95% CI of the regression line cut the line of no effect (i.e., RoM = 1). Fifty-nine comparisons (n = 340) were included; 57 in healthy subjects without diabetes and two in subjects with diabetes; 24 high-MW (>1000 kg/mol), 22 medium-MW (300-1,000 kg/mol), and 13 low-MW (<300 kg/mol). In healthy subjects without diabetes the associations between OBG dose and glucose iAUC and iPeak were linear (non-linear p value >0.05). MinDoses for glucose iAUC for high-MW, medium-MW and low-MW OBG, respectively, were estimated to be 0.2 g, 2.2 g and 3.2 g per 30 g avCHO; MinDoses for glucose iPeak were less than those for iAUC. Insufficient data were available to assess MinDose for insulin, however, there was no evidence of a disproportionate increase in insulin. More high-quality trials are needed to establish MinDose in individuals with diabetes.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,040
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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