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Enregistrement W4400640288 · doi:10.1016/j.tjnut.2024.07.011

The Effect of Adding Protein to a Carbohydrate Meal on Postprandial Glucose and Insulin Responses: A Systematic Review and Meta-Analysis of Acute Controlled Feeding Trials

2024· review· en· W4400640288 sur OpenAlexaff
Thomas M.S. Wolever, Andreea Zurbau, Katie Koecher, Fei Au‐Yeung

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalResearch CanadaArtificial Intelligence in Medicine (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostprandialMeta-analysisMealCarbohydrateInsulinInternal medicineFood scienceEndocrinologyMedicineBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Protein influences acute postprandial glucose and insulin responses, but the effects of dose, protein type, and health status are unknown. OBJECTIVES: We aimed to determine the acute effect of adding protein to carbohydrate on postprandial responses and identify effect modifiers. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, and Cochrane databases through 30 July, 2023 for acute, crossover trials comparing acute postprandial responses elicited by carbohydrate-containing test meals with and without added protein in adults without diabetes or with type 2 (T2DM) or type 1 (T1DM) diabetes mellitus. Group data were pooled separately using generic inverse variance with random-effects models and expressed as the ratio of means with 95% confidence interval. Risk of bias and certainty of evidence (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) were assessed. RESULTS: In 154 trial comparisons of animal, dairy, and plant proteins (without diabetes, n = 22, 67, 32, respectively; T2DM, n = 14, 16, 3, respectively), each gram protein per gram available carbohydrate (g/g) reduced the glucose area under the curve (AUC) less in adults with T2DM than in those without diabetes (-10% compared with -50%, P < 0.05) but increased the insulin AUC similarly (+76% compared with +56%). In subjects without diabetes, each g/g of dairy and plant protein reduced glucose AUC by 52% and 55%, respectively, and increased the insulin AUC by 64% and 45%, respectively (all P < 0.05). Animal proteins significantly reduced the glucose AUC by 31% and increased the insulin AUC by 37% (pooled effects) but without a significant dose-response. In adults with T2DM, animal protein reduced the glucose AUC by 13% and increased the insulin AUC by 105%, with no significant dose-response. Dairy protein reduced the glucose AUC by 18% (no dose-response), but each g/g increased the insulin AUC by 34% (P < 0.05). In adults with T1DM, protein increased the glucose AUC by 40% (P < 0.05, n = 5). Data source (reported AUC compared with calculated AUC) and study methodology quality significantly modified some outcomes and contributed to high between-study heterogeneity. CONCLUSIONS: In people without diabetes, adding dairy or plant protein to a carbohydrate-containing meal elicits physiologically significant reductions in glucose AUC and increases insulin AUC. Animal protein may slightly reduce the glucose AUC and may increase the insulin AUC. In people with T2DM, protein may not have such large and consistent effects. Further research is needed to determine if the effects of protein differ by health status and protein source. This study was registered at PROSPERO as CRD42022322090.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,031
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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