The effect of fluid dairy products on food intake, glycemic and appetite hormone responses in children (120.3)
Notice bibliographique
Résumé
Dairy intake has been linked to healthier body weight (BW) in children, but the effect of milk consumption on short‐term food intake (FI) has not been explored in this group. We examined the effect of milk compared to other commonly consumed drinks on subjective appetite (SA), FI, glycemia and appetite hormones (AH) in normal weight (NW) and overweight/obese (OWOB) children in two experiments. Exp. 1 compared the effects of pre‐meal and within meal consumption of isocaloric (130 kcal) and isovolumetric (250 mL) drinks of 2% milk, 1% chocolate milk (CM), 1.5% yogurt drink (YD), fruit punch (FP) and water on SA and FI at a pizza meal given 60 min later in NW and OWOB children. In all children, FI was 13 and 9% lower after CM and YD, respectively ( P < 0.01), than water. Post‐meal SA was lower after milk than YD ( P < 0.01). Exp. 2 compared the effects of pre‐meal and within meal consumption of milk and FP on SA, FI 60 min later, glucose and AH responses in NW and OWOB children. Pre‐meal SA increased and post‐meal SA decreased more after milk than FP ( P < 0.05). Meal‐time FI and glucose and insulin AUCs were similar after the drinks and not affected by BW, but AH responses were altered. GLP‐1 AUC was higher after milk than FP and in OWOB compared to NW children ( P < 0.03). The post‐prandial drop in ghrelin was greater after milk than FP in OWOB children (‐24 vs. ‐14%, P = 0.06), but similar in NW children after both drinks (‐12 vs. ‐16%, P = 0.58). Thus, pre‐meal and within meal milk consumption stimulates GLP‐1 and leads to greater ghrelin suppression in OWOB children, with no effect on FI. Grant Funding Source : Supported by Dairy Farmers of Canada
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».