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Enregistrement W4412438551 · doi:10.1016/j.jfutfo.2025.07.001

Quinoa and pea protein used as a novel source for producing dysphagia-oriented food by 3D printing technique

2025· article· en· W4412438551 sur OpenAlexaff
Hui‐Wen Gu, Ming Gu, Youfa Wang, Shanshan Wu, Vijaya Raghavan, Jin Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Future Foods · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaKey Technologies Research and Development Program
Mots-clésDysphagiaPea proteinNanotechnologyFood scienceComputer scienceMaterials scienceMedicineBiologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dysphagia, a prevalent condition affecting over 30% of the elderly, significantly elevates malnutrition risks due to impaired swallowing and insufficient nutrient intake. This study aimed to develop plant-based, 3D-printed dysphagia diets using pea protein isolate (PPI) combined with quinoa to enhance essential amino acid profiles, complemented by hydrocolloid —xanthan gum (XG), carboxymethyl cellulose (CMC), and agar—for tailored texture modulation. Eight ink formulations were evaluated based on molecular interactions, rheological behavior, 3D printing performance, and compliance with International Dysphagia Diet Standardization Initiative (IDDSI) standards. Synergistic effects of XG and CMC in Ink-C optimized shear-thinning properties and structural stability, enabling high-precision printing of self-supporting constructs. IDDSI testing confirmed that Ink-A and Ink-C met Level 5 “minced and moist” criteria, validated by texture parameters and shape retention during mechanical testing. Electronic nose showed minimal deviations in aromatic characteristics across all formulations, preserving sensory acceptability. In vitro digestion models revealed that hydrocolloid networks temporarily hindered gastric proteolysis but ultimately achieved sufficient intestinal hydrolysis (>76%) to ensure nutrient bioavailability. Ink-C was identified as the optimal formulation, harmonizing printability, swallow-safe textures, and digestibility. This work highlights the potential of hydrocolloid-engineered 3D printing to advance personalized nutrition for dysphagia management, offering scalable solutions to improve dietary diversity and clinical outcomes in aging populations.

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 seuil0,003

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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