Glycemic Instability and Spontaneous Energy Intake: Association With Knowledge-Based Work
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To further document the impact of knowledge-based work (KBW) on spontaneous energy intake and glucose homeostasis. Methods: We used a within-subjects experimental design, in which each participant was engaged in each of the three 45-minute conditions followed by an ad libitum buffet, 1) resting in a sitting position; 2) reading a document and writing a summary; or 3) performing a battery of computerized tests. Fourteen female students (mean age: 22.8 ± 2.3 years, mean body mass index: 22.4 ± 2.5 kg/m2) were recruited to participate. Plasma glucose, insulin, and cortisol levels at seven time-points, and appetite sensation markers were measured at each experimental condition. Results: The mean ad libitum energy intake after the reading-writing and the automated test-battery conditions exceeded that measured after rest by 848 kJ and 1057 kJ, respectively (p < .05). No specific dietary preference was detected, as reflected by the comparable percent of energy from each macronutrient in the three conditions. No significant difference in appetite sensation markers was observed among the three conditions. Mean cortisol level over 45 minutes in the two KBW conditions was significantly higher (p < .05) compared with the control condition. Finally, a significant increase in variations in plasma glucose and insulin levels was observed as compared with the control condition (p < .01). Conclusions: This study showed that KBW acutely induces an increase in spontaneous energy intake, and promotes an increased fluctuation in plasma glucose and insulin levels. This study contributes to the documentation of a new risk factor for a positive energy balance, with the potential to lead to overweight in the long-term. KBW = knowledge-based work; BMI = body mass index; HRV = heart rate variability; TFEQ = Three-Factor Eating Questionnaire; STAI = State-Trait Anxiety Inventory; SDNN = standard deviation of R-R interval; SDANN = standard deviation of the mean R-R calculated over a 5-min period; rMSSD = square root of the mean squared difference of successive R-R intervals; NN50 = number of adjacent N-N differing by more than 50 msec; pNN50 = NN50 divided by total number of N-N intervals; LF = low frequency; HF = high frequency; VAS = visual analogue scale; ANOVA = analysis of variance; SD = standard deviation; SEM = standard error of the mean; HPA = hypothalamo-pituitary-adrenal; WHR = waist-to-hip ratio.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».