Effect of Macronutrient Composition on Short-Term Food Intake and Weight Loss
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this review is to describe the role of macronutrient composition on the suppression of short-term food intake (FI) and weight loss. The effects of macronutrient composition on short-term FI will be reviewed first, followed by a brief examination of longer-term clinical trials that vary in effects of dietary macronutrient composition on weight loss. The objectives were: 1) to examine the effect of macronutrient composition on the suppression of short-term FI, 2) to determine whether some macronutrient sources suppress FI beyond their provision of energy, 3) to assess the combined effects of macronutrients on FI and glycemic response, and 4) to determine whether knowledge of the effect of macronutrients on short-term FI has led to greater success in spontaneous weight loss, adherence to energy-restricted diets, and better weight maintenance after weight loss. Although knowledge of macronutrient composition on short-term FI regulation has advanced our understanding of the role of diet composition on energy balance, it has yet to lead to greater success in long-term weight loss and weight maintenance. It is clear from this review that many approaches based on manipulating dietary macronutrient composition can help people lose weight as long as they follow the diets. However, only by evaluating the interaction between the physiologic systems that govern FI and body weight may the benefits of dietary macronutrient composition be fully realized.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».