Predictors of Energy Compensation during Exercise Interventions: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Weight loss from exercise-induced energy deficits is usually less than expected. The objective of this systematic review was to investigate predictors of energy compensation, which is defined as body energy changes (fat mass and fat-free mass) over the total amount of exercise energy expenditure. A search was conducted in multiple databases without date limits. Of 4745 studies found, 61 were included in this systematic review with a total of 928 subjects. The overall mean energy compensation was 18% ± 93%. The analyses indicated that 48% of the variance of energy compensation is explained by the interaction between initial fat mass, age and duration of exercise interventions. Sex, frequency, intensity and dose of exercise energy expenditure were not significant predictors of energy compensation. The fitted model suggested that for a shorter study duration, lower energy compensation was observed in younger individuals with higher initial fat mass (FM). In contrast, higher energy compensation was noted for younger individuals with lower initial FM. From 25 weeks onward, energy compensation was no longer different for these predictors. For studies of longer duration (about 80 weeks), the energy compensation approached 84%. Lower energy compensation occurs with short-term exercise, and a much higher level of energy compensation accompanies long-term exercise interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».