Relationship between animal protein intake and muscle mass index in healthy women
Notice bibliographique
Résumé
The amount and the type of dietary protein could play a role in determining the quantity of skeletal muscle mass. The aim was to examine the relationship between the type of protein intake and the level of muscle mass in healthy omnivorous and vegetarian Caucasian women. The design of the present study was an observational and cross-sectional study. Twenty-one omnivores (Om) and nineteen vegetarians (Ve) were recruited. Muscle mass index (urinary creatinine), dietary intake (5 d dietary records) and biochemical analyses (hormone, phyto-oestrogen and lipid profiles) were obtained. We found differences between groups for muscle mass (Ve: 18 kg v. Om: 23 kg; P = 0.010), muscle mass index (Ve: 6.7 kg/m2 v. Om: 8.3 kg/m2; P = 0.002), animal protein intake in g/d (P = 0.001) and in g/kg body weight per d (P = 0.003), plant protein intake in g/d (P = 0.015) and in g/kg body weight per d (P = 0.007), the animal:plant protein intake ratio (P = 0.001) and sex hormone-binding globulin (SHBG) (P = 0.001). Muscle mass index still correlated with animal protein intake in g/d (P = 0.001) and in g/kg body weight per d (P = 0.008), and the animal:plant protein intake ratio (P = 0.007) even after controlling for SHBG and plant protein intake. Finally, animal protein intake (g/d) was the independent predictor of muscle mass index (adjusted r2 0.42). Thus, a vegetarian diet is associated with a lower muscle mass index than is an omnivorous diet at the same protein intake. A good indicator of muscle mass index in women seems to be animal protein intake.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».