Greater Than Predicted Decrease in Resting Energy Expenditure and Weight Loss: Results From a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Changes in resting energy expenditure (EE) during weight loss are said to be greater than what can be expected from changes of body mass, i.e., fat mass (FM) and fat-free mass (FFM) but controversy persists. The primary focus of this study was to investigate whether there is a greater than predicted decrease in resting EE during weight loss in a large sample size through a systematic review. The study data were weighted and a partial residual plot followed by a multiple regression analysis was performed to determine whether FM and FFM can predict the changes of resting EE after weight loss. Another subgroup of studies from which all necessary information was available was analyzed and compared against the Harris-Benedict (HB) prediction equation to determine whether the changes in resting EE were greater than what was expected. Subjects lost 9.4 ± 5.5 kg (P < 0.01) with a mean resting EE decline of 126.4 ± 78.1 kcal/day (P < 0.01). Changes in FM and FFM explained 76.5% and 79.3% of the variance seen in absolute resting EE at baseline and post-weight loss, respectively (P < 0.01). Analysis of the 1,450 subject subgroup indicated an ~29.1% greater than predicted decrease in resting EE when compared to the HB prediction equation (P < 0.01). This analysis does not support the notion of a greater than predicted decrease in resting EE after weight loss.
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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 | 0,011 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».