Dietary composition and its associations with insulin sensitivity and insulin secretion in youth
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».