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Enregistrement W2163598088 · doi:10.1017/s0007114513002572

Dietary composition and its associations with insulin sensitivity and insulin secretion in youth

2013· article· en· W2163598088 sur OpenAlexafffundabout
Mélanie Henderson, Andrea Benedetti, Katherine Gray‐Donald

Notice bibliographique

RevueBritish Journal Of Nutrition · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésInsulin sensitivityInsulinEndocrinologyComposition (language)Internal medicineSecretionMedicineInsulin resistanceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of the present study were to examine the associations between macronutrient intake and insulin sensitivity (IS) and insulin secretion (ISct), taking into consideration moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), fitness and sedentary behaviour. Caucasian youth (n 630) aged 8-10 years at recruitment, with at least one obese biological parent, were studied (QUebec Adipose and Lifestyle InvesTigation in Youth cohort). IS was measured using the homeostasis model assessment (HOMA) of insulin resistance and Matsuda IS index. ISct was measured using HOMA2%-β, the ratio of the AUC of insulin:glucose over the first 30 min (AUC I/G(t= 30 min)) of the oral glucose tolerance test and AUC I/G(t= 120 min) over 2 h. Fitness was measured using VO₂(peak), percentage of fat mass by dual-energy X-ray absorptiometry, and 7 d MVPA using accelerometry; screen time (ST) by average daily hours of self-reported television, video game or computer use. Dietary composition was measured using three non-consecutive dietary recalls. Non-parametric smoothing splines were used to model non-linear associations; all models were adjusted for age, sex, season, pubertal stage, MVPA, fitness, ST and adiposity. The percentage of total daily energy from dietary protein, fat, saturated fat and carbohydrate and the consumption of dietary vitamin D, sugar-sweetened beverages, fibre and portions of fruits and vegetables were taken into consideration. No dietary component was associated with any measure of IS after adjusting for MVPA, fitness, ST and adiposity. For every 1% increase in daily protein intake (%), AUC I/G(t= 30 min) decreased by 1·1% (P= 0·033). Otherwise, dietary composition was not associated with ISct. While long-term excess of energy intake has been shown to lead to overweight and obesity, dietary macronutrient composition is not independently correlated with IS or ISct in youth.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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