MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2100697317 · doi:10.1139/apnm-2012-0309

A premeal snack of raisins decreases mealtime food intake more than grapes in young children

2012· article· en· W2100697317 sur OpenAlexaffvenue
Barkha P. Patel, Bohdan L. Luhovyy, Rebecca C. Mollard, James Painter, G. Harvey Anderson

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGeneral Mills
Mots-clésMealFood scienceAppetiteFood intakeSnack foodMedicineLow calorieDried fruitCalorieAnimal scienceChemistryBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of a premeal snack of grapes, raisins, or a mix of almonds and raisins, compared with a water control, on food intake (FI) was examined in 8- to 11-year-old normal-weight (15th to 85th percentile) children. Children randomly received 1 of 4 ad libitum (Experiment 1: 13 boys, 13 girls) or fixed-calorie (150 kcal; Experiment 2: 13 boys, 13 girls) treatments, followed by an ad libitum pizza meal 30 min later. Appetite was measured throughout the study, and FI was measured at 30 min. The ad libitum consumption (Experiment 1) of raisins reduced pizza intake (p < 0.037), compared with water (26%), grapes (22%), and the mixed snack (15%). Cumulative energy intake (in kcal: snack + pizza) was lower after water and raisins than after either grapes or the mixed snack (p < 0.031). As a fixed-calorie (150 kcal) snack (Experiment 2), raisins reduced pizza intake, compared with water (∼11%, p = 0.005), and resulted in a cumulative intake similar to water; however, both grapes and the mixed snack resulted in higher cumulative intakes (p < 0.015). Appetite was lower after all caloric ad libitum snacks (p < 0.003) and after fixed amounts of grapes and the mixed snack (p < 0.037), compared with water. In conclusion, consumption of a premeal snack of raisins, but not grapes or a mix of raisins and almonds, reduces meal-time energy intake and does not lead to increased cumulative energy intake in children.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Physiology Nutrition and Metabolism→Même sujetObesity, Physical Activity, Diet→Travaux en français237 207→