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Enregistrement W1899323097 · doi:10.20381/ruor-5070

Examining the Effects of Weight Loss on Energy Expenditure in Humans

2011· book· en· W1899323097 sur OpenAlexvenueno aff
Alexander Schwartz

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2011
Typebook
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy expenditureWeight lossEconomicsPsychologyMedicineEndocrinologyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Being able to effectively match energy intake to energy expenditure (EE) is an important aspect in preventing weight re-gain in the post-obese. Although it is generally agreed upon that resting EE decreases concomitantly with weight loss, there is no set standard comparing the deviations with differing weight loss protocols and additionally, controversy remains as to whether this decrease is greater than can predicted. In order to address these issues 2977 subjects were analyzed using a systematic review and the differences of both the protocol and length of various interventions in addition to sex were compared. Next, data was selected from this systematic review and 815 subjects were analyzed for weight loss-induced changes in resting EE, FM and FFM. Another subgroup of studies (n = 1450) was analyzed and compared against the Harris-Benedict prediction equation to determine whether the changes in resting EE were greater than what was expected. Finally, in order to determine which factors may be involved in regulating changes in resting EE during weight loss, a secondary analysis was performed on 28 post-menopausal women (age= 50.4 ± 2.0 yrs; BMI= 32.4 ± 5.2 kg/m²) who were submitted to a 6-month caloric restriction. Body composition (DXA), resting EE (indirect calorimetry), physical activity EE (PAEE) and total EE (TEE) (doubly-labelled water) were measured before and after the 6 month weight loss. Blood samples were collected before and after to measure leptin and peptide YY. The results indicate that there was indeed a depression in resting EE during weight loss regardless of the type of intervention utilized. Furthermore, these findings suggest that the changes could not fully be explained by changes of FM and FFM alone and that leptin may be an important contributor to the changes of resting EE during weight loss.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,151 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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