Almonds, Glycemic Index, Dietary Antioxidants and Risk Factors for Coronary Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Low glycemic index (GI) diets may be of benefit in reducing risk of coronary heart disease (CHD) and diabetes, possibly by reducing postprandial glucose, insulin and oxidative stress. Objective To assess whether almonds reduce the glycemic response, insulinemia, and oxidative stress more than the same reduction by a low GI food (parboiled rice) without endogenous antioxidants. Methods Two studies were undertaken. The first study (n=10) assessed the dose‐response effect of almonds in reducing postprandial glycemia. The second study (n=15) assessed a high GI meal (mashed potatoes) compared to two low GI meals (parboiled rice, almonds) on postprandial glucose, insulin and measures of oxidative stress. All meals contained 50g available carbohydrates and were balanced for protein and fat. Results The first study found that 60g almonds significantly reduced the glycemic response of white bread. In the second study, the glycemic responses (mean±SE) of the low GI almond (54.5±6.9, P<0.001) and rice (37.5±6.3, P<0.001) meals were significantly reduced compared to white bread, while the high GI potato (94.3±11.1, P=0.61) meal showed no significant difference. Insulin values reflected the glycemic responses. Protein thiols tended to be higher following the almond meal indicating less oxidative damage. Conclusion Low GI foods lower postprandial glycemic and insulinemic response curves, and tend to reduce oxidative stress. Preliminary data indicate that low GI foods as part of a healthy diet may reduce risk factors for CHD and diabetes. Support: Almond Board of California
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».