Pre- and within-meal effects of fluid dairy products on appetite, food intake, glycemia, and regulatory hormones in children
Notice bibliographique
Résumé
The effect of beverages commonly consumed by children in-between or with meals on short-term food intake (FI) and glycemic control has received little attention. Therefore, 2 experiments were conducted in 9- to 14-year-old children following a randomized repeated-measures design. Experiment 1 (n = 32) compared the effects of water (control) and isocaloric (130 kcal) amounts of 2% milk, chocolate milk, yogurt drink, and fruit punch on subjective appetite and FI. Experiment 2 (n = 20) compared the effects of isocaloric (130 kcal) amounts of 2% milk and fruit punch on subjective appetite, FI, and glycemic and appetite hormone responses. One serving of the beverages was given as a pre-meal drink at baseline (0 min) and a second serving 60 min later with an ad libitum pizza meal. Meal FI in experiment 1 was lower by 14% and 10%, respectively, after chocolate milk and yogurt drink (p < 0.001), but not milk, compared with water. Cumulative energy intake (beverages plus meal) was higher after caloric beverages than water. In experiment 2, no differences occurred in pre-meal but post-meal glucose was 83% higher in overweight/obese than normal-weight children (p = 0.02). Milk led to higher pre-meal glucagon-like peptide-1 and post-meal peptide tyrosine tyrosine (PYY) than fruit punch (p < 0.01) but insulin did not differ between treatments. In conclusion, dairy products consumed before and with a meal have more favourable effects on FI, appetite, and satiety hormones than a sugar-sweetened beverage, but all caloric beverages result in more cumulative calories than if water is the beverage.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».