Higher Dietary Protein Intake is Associated with Lower Body Fat in the Newfoundland Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increased protein proportions in the diet combined with energy restriction has been shown to enhance weight loss during dietary intervention. It is not known if the beneficial effect of dietary protein exists in the general population under normal living conditions without a negative energy balance. METHODS: A total of 1834 participants (n = 443 men, n = 1391 women) were recruited from the CODING study. Participants' dietary macronutrient compositions were determined through a Willett FFQ. Body composition variables including percent body fat (%BF), percent trunk fat (%TF), percent total lean mass (%LM), and percent trunk lean mass (%TLM) were determined using DXA. Major confounding factors including age, physical activity levels, total caloric intake, carbohydrate intake, menopausal status, smoking status and medication use were controlled for in all analyses. RESULTS: Significant inverse relationships were observed between dietary protein intake (g/kg body weight/day) and weight, waist circumference, waist-to-hip ratio, BMI, %BF, and %TF (P < 0.001). Significant positive relationships were observed with %LM and %TLM (P < 0.001). Additionally, significant differences in weight (12.7 kg in men, 11.4 kg in women), BMI (4.1 BMI units in men, 4.2 units in women), and %BF (7.6% in men, 6.0% in women) were observed between low and high dietary protein consuming groups (P < 0.001). Dietary protein explained 11% of the total variation in %BF in the NL population. CONCLUSION: This study provides strong evidence that higher protein intake, even in the absence of energy restriction, is associated with a more favorable body composition in the general population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».