<i>Dietary Intakes, Attitudes Toward Carbohydrates of</i> Postmenopausal Women Following Low Carbohydrate Diets
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Middle-aged women have the highest levels of obesity and comprise the largest group of dieters. Few investigators have examined how women apply weight-loss diet principles in an unsupervised setting. Dietary intakes and attitudes toward carbohydrates were examined in women who were self-reported low carbohydrate dieters (SRLCDs); these intakes and attitudes were compared with those of women who were following their normal diet (non-dieters [NDs]). METHODS: A convenience sample of 29 postmenopausal women aged 45 to 65 was recruited. Data were obtained by interview, questionnaire, and direct anthropometric measurement. Descriptive statistics, chi-square analysis, and analysis of variance were used to compare groups. RESULTS: Although total energy and protein intakes were similar, SRLCDs consumed significantly more fat and less carbohydrate (expressed as a percentage of total energy) and more cholesterol and less fibre than did NDs. Both groups had unfavourable attitudes toward carbohydrates. CONCLUSIONS: The SRLCDs ate more fat than recommended. Women who are considering following a low carbohydrate diet need to know the nutritional risks of unbalanced self-designed low carbohydrate diets. Negative attitudes toward carbohydrates were not confined to dieters. Nutrition education is necessary to help consumers understand basic nutrition principles and to be more skeptical of fad diets.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».