Exercising women with menstrual disturbances consume low energy dense foods and beverages
Notice bibliographique
Résumé
Women with exercise-associated menstrual cycle disturbances (EAMD) restrict energy intake. Reducing energy density (ED; kcals·g(-1) of food or beverage) may be a strategy employed by EAMD women to maintain lower energy intake. The purpose of this study was 3-fold: to determine whether EAMD women consume low ED diets; to identify food groups associated with low ED; and to determine concentrations of total peptide YY (PYY), a satiety factor. Twenty-five active females were divided into 2 groups, according to menstrual status: EAMD (n = 12) and ovulatory controls (OV) (n = 13). Two 3-day diet records were analyzed for ED and other parameters. Body composition, fitness, resting metabolic rate, and PYY were measured. Groups did not differ in age, age of menarche, body mass index, maximal aerobic capacity(), body fat (%), or amount of exercise per week. For fat mass (12.4 ± 1.7 vs. 14.9 ± 3.5 kg; p = 0.046), energy availability (28.8 ± 11.5 vs. 42.1 ± 9.2 kcal·kg(-1) FFM; p = 0.006), and energy intake (29.8 ± 9.2 vs. 36.3 ± 10.6 kcals·kg(-1) BW; p = 0.023), EAMD was lower than OV. ED was lower in EAMD than in OV (0.77 ± 0.06 vs. 1.06 ± 0.09 kcal·g(-1); p = 0.018) when all beverages were included, but not when noncaloric beverages were excluded. Vegetable (p = 0.047) and condiment (p = 0.014) consumption and fasting PYY (pg·mL(-1)) (p = 0.006) were higher in EAMD. EAMD ate a lower ED diet through increased vegetable, condiment, and noncaloric beverage consumption, and exhibited higher PYY concentrations. These behaviors may represent a successful strategy to restrict calories and maximize satiety.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».