Calorie Estimation in Adults Differing in Body Weight Class and Weight Loss Status
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Ability to accurately estimate calories is important for weight management, yet few studies have investigated whether individuals can accurately estimate calories during exercise or in a meal. The objective of this study was to determine if accuracy of estimation of moderate or vigorous exercise energy expenditure and calories in food is associated with body weight class or weight loss status. METHODS: Fifty-eight adults who were either normal weight (NW) or overweight (OW), and either attempting (WL) or not attempting weight loss (noWL), exercised on a treadmill at a moderate (60% HRmax) and a vigorous intensity (75% HRmax) for 25 min. Subsequently, participants estimated the number of calories they expended through exercise and created a meal that they believed to be calorically equivalent to the exercise energy expenditure. RESULTS: The mean difference between estimated and measured calories in exercise and food did not differ within or between groups after moderate exercise. After vigorous exercise, OW-noWL overestimated energy expenditure by 72% and overestimated the calories in their food by 37% (P < 0.05). OW-noWL also significantly overestimated exercise energy expenditure compared with all other groups (P < 0.05) and significantly overestimated calories in food compared with both WL groups (P < 0.05). However, among all groups, there was a considerable range of overestimation and underestimation (-280 to +702 kcal), as reflected by the large and statistically significant absolute error in calorie estimation of exercise and food. CONCLUSIONS: There was a wide range of underestimation and overestimation of calories during exercise and in a meal. Error in calorie estimation may be greater in overweight adults who are not attempting weight loss.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».