Beans Improve Satiety to an Effect that Is Not Significantly Different from Beef in Older Adults: A Randomized, Crossover Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Beans are a candidate food for increasing satiety due to their protein and dietary fiber content. Beef is a common animal protein that can increase satiety due to its protein content, which is higher than beans but does not contain dietary fiber. Dietary guidance encourages higher intake of plant-based protein foods and warrants satiety studies that compare plant and animal protein foods, which could particularly benefit the rapidly growing population segment of older adults. OBJECTIVES: To compare the effects of 2 bean varieties and beef consumed within a breakfast tortilla on satiety, food intake, and 24-h energy intake in older adults. METHODS: ) 25.1 ± 3.25] consumed 3 breakfast tortilla test meals containing 1 serving of black beans (135 g), red kidney beans (135 g), or beef (80 g) in a randomized, crossover design. Participants rated their appetite sensations on periodic visual analogue scales, food intake was measured at an ad libitum pizza lunch meal, and 24-h energy intake was measured using weighed food records. Appetite sensation area under the curves (AUCs) were compared between treatments using repeated-measures analysis of covariance, and food intake and 24-h energy intake were compared using repeated-measures analysis of variance. RESULTS: Fullness and satisfaction were significantly increased, while hunger, desire to eat, and prospective food consumption were significantly decreased, following consumption of the black bean, red kidney bean, and beef test meals. Appetite sensation AUCs, ad libitum pizza intake, and 24-h energy intake did not significantly differ between the test meals. CONCLUSIONS: These results demonstrate that beans improve satiety to an extent that is not significantly different from beef in older adults, thereby supporting the role of beans as a nutrient-dense source of protein and dietary fiber as part of a satisfying meal for older adults. This trial was registered at clinicaltrials.gov as NCT05499819.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».