Effects of Pea Protein on Satiety, Postprandial Glucose Response and Appetite Hormones: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Type 2 Diabetes (T2D) is one of the leading causes of mortality with obesity being one of the greatest risk factors. Increased protein intake has been found to increase satiety, that could potentially aid in weight control. However, much of the research is elusive on the specifics of the effects of plant-based protein, specifically pea protein on satiety and responses linked to appetite. The purpose of this review was to investigate the effects of pea protein on satiety, postprandial glucose response and appetite. Methods: Studies of the existing literature were found, filtered, and analyzed from scientific databases Cochrane Library, PubMed, ScienceDirect, and Web of Science entering a combination of the keywords “pea protein”, “satiety”, and “postprandial response”. A total of 11 articles were analyzed to determine the relationship between pea protein consumption and postprandial response of satiety and appetite. Results: Pea protein consumption as a preload increased satiety and lowered food intake between 30 and 120 minutes after ingestion. Postprandial blood glucose was lowered and various appetite hormones increased at different time lapses. Discussion: Although the oral consumption of pea protein alone was seen to effectively induce satiety, other factors such as the addition of fibre, the method of administration, or rates of gastric emptying could significantly affect food intake. Conclusion: This literature review establishes a link between plant proteins and its benefits of feelings of satiety and appetite to promote incorporating more plant proteins in the diet. Future research should further investigate the link between postprandial responses and appetite hormones to identify benefits of pea protein for use in the food industry and increase public consumption of pea protein.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,019 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».