Associations between types and sources of dietary carbohydrates and liver fat: a UK Biobank study

Background and aims: Excess energy intake can lead to metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD), but the relationship between dietary carbohydrate intake and liver fat content remains unclear. This study aimed to examine the associations between types and sources of dietary carbohydrates and liver fat content. Methods: UK Biobank participants with no pre-existing diabetes, liver disease or cardiovascular disease reported dietary intake of types and sources of carbohydrates (total carbohydrates, free sugars, non-free sugars, starch from whole grains, starch from refined grains, and fibre) on at least two 24-h dietary assessments. In cross-sectional analyses, (n = 22,973), odds ratios (OR) of high liver fat content (defined as a score of ≥ 36 in the hepatic steatosis index) by quintiles of carbohydrate intakes were estimated using multivariable logistic regression models. In prospective analyses, a second sample (n = 9268) had liver proton density fat fraction (PDFF) measured by magnetic resonance imaging (2014–2020). Multivariable linear regression models estimated geometric means of PDFF (%) by quintiles of carbohydrate intakes. Models were adjusted for demographic and lifestyle confounders, including total energy intake. Results: In the cross-sectional analyses, 6894 cases of high liver fat content were identified. Inverse associations between intakes of fibre (OR of highest vs. lowest quintile 0.46 [95% CI: 0.41–0.52]), non-free sugars (0.63 [0.57–0.70]) and starch from whole grains (0.52 [0.47–0.57]) with liver fat were observed. There were positive associations between starch from refined grains and liver fat (1.33 [1.21–1.46]), but no association with free sugars (p=0.61). In prospective analyses, inverse associations with PDFF (%) were observed for intakes of fibre (− 0.48 geometric mean difference between highest and lowest quintile of intake [− 0.60 to − 0.35]), non-free sugars (− 0.37 [− 0.49 to − 0.25]) and starch from whole grains (− 0.31 [− 0.42 to − 0.19]). Free sugars, but not starch from refined grains, were positively associated with PDFF (0.17 [0.05 to 0.28]). Conclusion: This study suggests that different carbohydrate types and sources have varying associations with liver fat, which may be important for MASLD prevention. Non-free sugars, fibre, and starch from whole grains could be protective, while associations with free sugars and starch from refined grains are less clear

Associations between types and sources of dietary carbohydrates and liver fat:a UK Biobank study

BACKGROUND AND AIMS: Excess energy intake can lead to metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD), but the relationship between dietary carbohydrate intake and liver fat content remains unclear. This study aimed to examine the associations between types and sources of dietary carbohydrates and liver fat content. METHODS: UK Biobank participants with no pre-existing diabetes, liver disease or cardiovascular disease reported dietary intake of types and sources of carbohydrates (total carbohydrates, free sugars, non-free sugars, starch from whole grains, starch from refined grains, and fibre) on at least two 24-h dietary assessments. In cross-sectional analyses, (n = 22,973), odds ratios (OR) of high liver fat content (defined as a score of ≥ 36 in the hepatic steatosis index) by quintiles of carbohydrate intakes were estimated using multivariable logistic regression models. In prospective analyses, a second sample (n = 9268) had liver proton density fat fraction (PDFF) measured by magnetic resonance imaging (2014-2020). Multivariable linear regression models estimated geometric means of PDFF (%) by quintiles of carbohydrate intakes. Models were adjusted for demographic and lifestyle confounders, including total energy intake. RESULTS: In the cross-sectional analyses, 6894 cases of high liver fat content were identified. Inverse associations between intakes of fibre (OR of highest vs. lowest quintile 0.46 [95% CI: 0.41-0.52]), non-free sugars (0.63 [0.57-0.70]) and starch from whole grains (0.52 [0.47-0.57]) with liver fat were observed. There were positive associations between starch from refined grains and liver fat (1.33 [1.21-1.46]), but no association with free sugars (p=0.61). In prospective analyses, inverse associations with PDFF (%) were observed for intakes of fibre (- 0.48 geometric mean difference between highest and lowest quintile of intake [- 0.60 to - 0.35]), non-free sugars (- 0.37 [- 0.49 to - 0.25]) and starch from whole grains (- 0.31 [- 0.42 to - 0.19]). Free sugars, but not starch from refined grains, were positively associated with PDFF (0.17 [0.05 to 0.28]). CONCLUSION: This study suggests that different carbohydrate types and sources have varying associations with liver fat, which may be important for MASLD prevention. Non-free sugars, fibre, and starch from whole grains could be protective, while associations with free sugars and starch from refined grains are less clear

Rendimiento de cultivares de Arveja (Pisum sativum, L) en diferentes ambientes de la República Argentina. Campaña 2019-2020

El cultivo de arveja en el contexto nacional e internacional ha cambiado sustancialmente por varios factores que tienen su impacto en la intención de siembra. En el frente internacional juega, como siempre, la creciente demanda y la leve tendencia de incremento de precios, especialmente en arveja verde. En el frente interno, la reducción de las retenciones para arveja es un factor positivo; sin embargo, por una cuestión técnica de aduana sigue siendo fuerte el impacto sobre las amarillas.EEA OliverosFil: Prieto, G. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros. Agencia de Extensión Rural Arroyo Seco; ArgentinaFil: Alamo, JF. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Famaillá. Agencia de Extensión Rural Trancas; ArgentinaFil: Appella, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Barrow; ArgentinaFil: Casciani, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros. Agencia de Extensión Rural Arroyo Seco; ArgentinaFil: Espósito, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Gallego, JJ. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior; ArgentinaFil: Introna, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; ArgentinaFil: Lazaro, L. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Maggio, J.C. Agrar del Sur Balcarce; ArgentinaFil: Mariño, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel. Agencia de Extensión Rural El Hoyo; ArgentinaFil: Mora, JC. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Agencia de Extensión Rural Los Antiguos; ArgentinaFil: Nemoz, JP. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cuenca del Salado. Agencia de Extensión Rural Azul; ArgentinaFil: Orliacq, A. Chacra Pasman; ArgentinaFil: Prece, N. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; ArgentinaFil: Ressia, MA. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cuenca del Salado. Agencia de Extensión Rural Azul; ArgentinaFil: Zubillaga, Fany. Universidad Nacional de Río Negro; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior; Argentin

Rendimiento de cultivares de arveja (Pisum sativum, L) en diferentes ambientes de la República Argentina - Campaña 2018-2019

Se estima que la población mundial para 2050 llegará a las 9.000 millones de personas, por lo que la demanda de alimentos será creciente y las legumbres juegan un papel fundamental en la dieta de los países que más población tienen, como India y China. Dentro de las legumbres, arveja es la especie de menor precio en relación a lenteja, garbanzo o porotos. En este sentido, cuando se hace necesario importar alimentos, las arvejas son las preferidas. El área de siembra de arveja en Argentina no se ha incrementado, en gran parte por el bajo precio en 2018 en relación a otros cultivos de invierno y, por otro lado, por el escaso o nulo consumo interno (Vita y Prieto, 2018). Sin embargo, dado los precios actuales de arveja verde (alrededor de 250 U$S/tn), hacen mucho más interesante la posibilidad de incluirla en los sistemas de producción. Sumado al beneficio del margen de los planteos agrícolas, una vía de uso diferente a la exportación o al consumo humano directo, es su inclusión en las dietas forrajeras destinadas a alimentar bovinos de carne o de leche, como así también porcinos o aves. Abundan en la bibliografía internacional los trabajos donde se demuestra que el uso de arveja en reemplazo parcial de otras harinas proteicas, como la de soja y fuentes energéticas como el maíz, conducen a ganancias de peso similares o superiores a los testigos (Lardy et al, 2009; Fendrick et al, 2005; Soto Navarro et al, 2012; Pasinato et al, 2019; Landblom & Poland, 1997; Reed et al, 2004; Birkelo et al, 2000). Por todo esto, es importante conocer la adaptación de los diferentes materiales disponibles en el mercado a los ambientes productivos de Argentina.EEA PergaminoFil: Prieto, Gabriel María. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros. Agencia de Extensión Rural Arroyo Seco; ArgentinaFil: Appella, Cristian Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Chacra Experimental Integrada Barrow; ArgentinaFil: Avila, F. CREA. Consorcio Regional de Experimentación Agrícola; ArgentinaFil: Bracco, V. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA). Sede Junín; ArgentinaFil: Brassesco, Raul Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná. Agencia de Extensión Rural Victoria; ArgentinaFil: Buschittari, D. Agricultores Federados Argentinos (AFA). Sociedad Cooperativa Limitada (SCL); ArgentinaFil: Casciani, Andres. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros. Agencia de Extensión Rural Arroyo Seco; ArgentinaFil: Espósito, María Andrea. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Fariña, Leandro. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Agencia Regional de Desarrollo Productivo; ArgentinaFil: Fekete, Ana Cecilia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Frolla, Franco Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave; ArgentinaFil: Gallego, Juan José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior de Río Negro; ArgentinaFil: Introna, Jimena. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Agronomía; ArgentinaFil: Lavilla, M. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA). Sede Junín; ArgentinaFil: Maggio, J.C. Agrar del Sur; ArgentinaFil: Prece, Natalia María. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Agronomía; ArgentinaFil: Maggio, María Elisa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Mariotti Martinez, Jorge Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Famaillá; ArgentinaFil: Martinez, S. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA). Sede Junín; ArgentinaFil: Orliacq, A. Ministerio de Agroindustria de la Provincia de Buenos Aires. Chacra Experimental Pasman; ArgentinaFil: Vallejo, Maximiliano. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná. Agencia de Extensión Rural Victoria; ArgentinaFil: Zgrablich, A. Universidad Nacional de Córdoba (UNC); Argentin