Β-글루칸이 풍부한 곡물이 식후 혈장 포도당 및 혈청 인슐린 반응에 미치는 영향

통계 분석:

분석 모집단: 각 단계에 대한 ITT(intention-to-treat) 모집단은 해당 단계에서 3회 테스트 식사 중 적어도 1회를 소비한 모든 피험자를 포함합니다. 각 단계의 프로토콜별(PP) 모집단에는 심각한 프로토콜 위반 없이 해당 단계에서 3가지 테스트를 모두 완료한 모든 피험자가 포함됩니다. 또한 심각한 프로토콜 위반 없이 3개 테스트 중 1개 또는 2개를 경쟁한 PP 모집단과 피험자로 정의되는 PPDO(탈퇴)라고 하는 그룹이 있을 수 있습니다.

각 유형의 시리얼(압출 또는 배치 조리)에 대해 결론은 PP 모집단의 포도당 및 인슐린 종점을 기반으로 합니다. 1개 또는 2개의 테스트를 완료한 후 탈락한 피험자를 제외하는 잠재적 영향을 평가하기 위해 Snedecor 및 Cochran에서 설명한 방법을 사용하여 누락된 값이 귀속되는 PP+DO 모집단에 대해 2차 분석이 수행됩니다.

데이터 분포: 연속 데이터를 분석하는 방법은 데이터가 정상적으로 분포되어 있다고 가정합니다. 분포의 정규성은 p>0.05인 경우 정규 분포로 간주되는 데이터로 카이 제곱 테스트를 사용하여 Z 점수의 실제 분포를 예상 분포와 비교하여 테스트합니다. 비정규 분포 데이터는 변환된 데이터가 정규 분포가 될 때까지 로그 변환, 제곱근 변환, 기타 방법으로 (선호도 순으로) 변환됩니다.

1차 종료점: 각 유형의 시리얼(압출 또는 일괄 조리)에 대한 결과는 별도의 실험으로 처리됩니다. 각 곡물 유형에 대해 1차 종점은 다음과 같이 평가될 것입니다: 혈청 포도당 농도는 시간 및 치료의 주요 효과 및 시간 × 치료 상호 작용에 대해 분석하는 선형 모델을 사용하여 분산의 반복 측정 분석(ANOVA)에 적용됩니다. 유의미한 시간 x 처리 상호작용(포도당 반응의 패턴이 처리 간에 유의미하게 다름을 나타냄)을 입증한 후, iAUC 0-2h에 대한 값을 처리의 주요 효과에 대해 ANOVA로 분석할 것이며; 상당한 이질성을 입증한 후, 2개의 테스트 곡물 각각에 대한 평균은 다중 비교를 위해 조정하기 위해 Dunnett's Test를 사용하여 각각의 제어 곡물의 평균과만 비교됩니다. 2개의 테스트 시리얼은 서로 비교하지 않습니다. 유의성에 대한 기준은 양측 p<0.05입니다.

2차 종료점: 인슐린 iAUC에 대한 결과는 1차 종료점에 대해 설명된 대로 평가됩니다. 각 시점에서의 혈청 포도당 및 인슐린 농도 및 증분은 반복 측정 ANOVA에 적용됩니다. 상당한 이질성이 입증되면 테스트의 개별 수단과 일치하는 대조 곡물을 Dunnett 테스트를 사용하여 비교하여 다중 비교를 조정합니다. 2개의 테스트 시리얼은 서로 비교하지 않습니다. 유의성에 대한 기준은 양측 p<0.05입니다.

통계적 힘:

경구 포도당의 반복된 테스트에 의해 유도된 포도당 iAUC의 평균 개인 내 CV는 건강한 개인에 대한 이전 연구에서 22-25% 범위 내에 있습니다. 두 연구 단계에 대해 두 테스트 시리얼이 대조군과 크게 다르다는 것을 입증하기 위해 각 비교는 4개의 유의한 차이를 모두 탐지하기 위한 80%의 검정력을 얻기 위해 유의한 차이를 탐지하는 95%의 검정력을 가져야 합니다(0.954 = 0.81이므로). 25%의 SD를 가정하고 정규 분포를 사용하면 n=40명의 피험자가 테스트 시리얼과 대조군 시리얼 간의 20%의 유의미한 차이를 감지할 수 있는 95% 검정력을 제공합니다.