Protein “requirements” beyond the RDA: implications for optimizing health
Notice bibliographique
Résumé
Substantial evidence supports the increased consumption of high-quality protein to achieve optimal health outcomes. A growing body of research indicates that protein intakes well above the current Recommended Dietary Allowance help to promote healthy aging, appetite regulation, weight management, and goals aligned with athletic performance. Higher protein intakes may help prevent age-related sarcopenia, the loss of muscle mass, and strength that predisposes older adults to frailty, disability, and loss of autonomy. Higher protein diets also improve satiety and lead to greater reductions in body weight and fat mass compared with standard protein diets, and may therefore serve as a successful strategy to help prevent and/or treat obesity. Athletes can also benefit from higher protein intakes to maximize athletic performance given the critical role protein plays in stimulating muscle protein remodelling after exercise. Protein quality, per meal dose, and timing of ingestion are also important considerations. Despite persistent beliefs to the contrary, we can find no evidence-based link between higher protein diets and renal disease or adverse bone health. This brief synopsis highlights recent learnings based on presentations at the 2015 Canadian Nutrition Society conference, Advances in Protein Nutrition across the Lifespan. Current evidence indicates intakes in the range of at least 1.2 to 1.6 g/(kg·day) of high-quality protein is a more ideal target for achieving optimal health outcomes in adults.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».