Effects of raisins on postprandial glucose and insulin responses in healthy individuals
Notice bibliographique
Résumé
Background In light of evidence demonstrating improvements in glycemic control with moderate fructose intake and low glycemic index fruits, our aim was to determine the glycemic and insulinemic indices and postprandial responses to raisins in an acute‐feed setting. Methods 10 healthy participants (4M, 6F) consumed breakfast study meals on four occasions over a 2–8wk period: Meal 1, white bread [WB] (108g WB; 50g available CHO) served as the control and was consumed on two separate occasions; Meal 2, Raisins [R50] (69g raisins; 50g available CHO); and Meal 3, Raisins [R20] (1 serving, 28g raisins; 20g available carbohydrate). Postprandial glucose and insulin was measured over a 2hr period for the determination of glycemic index (GI), glycemic load (GL) and insulin index (II). Results The raisin meals, R50 and R20, resulted in significantly reduced postprandial glucose and insulin responses when compared to WB (P<0.05). Furthermore, raisins were determined to be low GI, GL and II foods. Conclusions The favorable effect of raisins on postprandial glycemic response, their insulin‐sparing effect, low GI combined with their other metabolic benefits may indicate that raisins are a healthy choice not only for the general population but also for individuals with diabetes or insulin resistance.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».