MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1608846146 · doi:10.1002/oby.20611

Increased lipid oxidation during exercise in obese pubertal girls: A QUALITY study

2013· article· en· W1608846146 sur OpenAlexafffund
Georges Jabbour, Jennifer O’Loughlin, Catherine M. Sabiston, Angelo Tremblay, Marie-Eve Mathieu

Notice bibliographique

RevueObesity · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of TorontoUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésOverweightMedicineInternal medicineEndocrinologyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study explores differences in LO rates between pre-pubertal and pubertal girls of three body weight status groups. METHODS: The sample included 39 pre-pubertal girls [12 normal-weight (NW), 12 overweight (OW), and 15 obese (OB)] and 37 pubertal girls [16 NW, 10 OW, and 11 OB]. Following a rest period, the girls performed a graded maximal cycling test. The %LO contribution was computed at each stage. RESULTS: The %LO contribution did not differ between NW, OW, or OB pre-pubertal girls at each exercise stage. In contrast, pubertal OB girls showed a statistically significantly higher %LO contribution at 25, 50, and 75 W stages compared with OW and NW as well as with OB pre-pubertal girls. CONCLUSIONS: Our results demonstrate that entering puberty is a period associated with differentiation in substrate selection in obese girls. A higher %LO contribution may help girls to solicit more fat while performing submaximal exercise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueObesityMême sujetMuscle metabolism and nutritionTravaux en français237 207