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Enregistrement W2608539991 · doi:10.1093/sleepj/zsx050.197

0198 THE EFFECTS OF SLEEP RESTRICTION ON FOOD INTAKE: THE IMPORTANCE OF INDIVIDUAL CHARACTERISTICS

2017· article· en· W2608539991 sur OpenAlexaff
Jean‐François Brunet, Jessica McNeil, Luzia Jaeger Hintze, Caroline Blais, Éric Doucet, Geneviève Forest

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNutrition, Health and Food Behavior
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of OttawaUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPersonalityCompetence (human resources)Developmental psychologyClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute sleep restriction (SR) often leads to an increase in energy intake (EI). However, large variability in food intake is often observed, which suggests that individual factors may affect EI after SR. The objective of this study was to explore the influence of personality traits (excitement seeking, impulsiveness and sense of competence), implicit attitudes toward food, and sensitivity to reward and punishment on EI after sleep loss. Seventeen subjects (11men; 18-33y) completed a personality inventory (NEO-PI-3), an Implicit Association Test (IAT; this test measures implicit attitudes toward healthy and unhealthy foods), and the Sensitivity to Punishment and Sensitivity to Reward Questionnaire (SPSRQ). Ad libitum EI over 24h was assessed following an habitual sleep night and a 50% SR held during the second half of the night. The difference in EI between sleep conditions (∆EI) was calculated for each subject. Correlations between ∆EI and subscales of the NEO-PI-3, IAT score and SPSRQ scores were computed. A multiple linear regression model was performed to examine the unique contribution of each variable that was significantly associated with ∆EI. We controlled for gender, resting energy expenditure and fat% in these analysis. ∆EI was associated with excitement seeking (r=-0.70, p<0.01) and IAT score (r=0.70, p<0.01), suggesting that less excitement seeking and more positive attitudes towards unhealthy food lead to greater EI after SR. Impulsiveness, sense of competence and SPSRQ scores were not associated with ∆EI. Multiple linear regression modeling demonstrated that excitement seeking and implicit attitudes collectively explain 62% of the variance in EI after SR (p<0.001). Excitement seeking was the largest predictor (β=-0.63, p<0.01), followed by implicit attitudes (β=0.40, p<0.05). These results suggest that excitement seeking and implicit attitudes toward food are key factors in explaining variations in EI after sleep loss. Since implicit attitudes are strongly related to educational and personal beliefs/values and personality traits are shaped by early life experiences which tend to remain stable over time, addressing weight gain issues in sleep restriction settings (e.g. rotating shifts) may be more challenging than simply addressing eating behaviors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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