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Enregistrement W2770375282 · doi:10.1186/s12986-017-0226-y

Total energy expenditure of 10- to 12-year-old Japanese children measured using the doubly labeled water method

2017· article· en· W2770375282 sur OpenAlexaboutno aff
Keisuke Komura, Satoshi Nakae, Kazufumi Hirakawa, Naoyuki Ebine, Kazuhiro Suzuki, Haruo Ozawa, Yosuke Yamada, Misaka Kimura, Kojiro Ishii

Notice bibliographique

RevueNutrition & Metabolism · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDoubly labeled waterEnergy expenditureClinical nutritionTotal energy expenditureMedicineEnergy metabolismAnimal scienceInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To establish Japanese children’s estimated energy requirements, total energy expenditure (TEE) data measured using the doubly labeled water (DLW) method is needed. This study aimed to 1) obtain basic TEE data from Japanese children measured using DLW (TEE DLW ), 2) compare TEE DLW with TEE estimated by various estimation formulas to calculate their accuracy, and 3) develop a new equation to estimate TEE using body composition and pedometers. TEE was measured using DLW in 56 10- to 12-year-old Japanese children (33 boys, 23 girls). Physical activity level (PAL) was calculated by dividing TEE DLW by estimated resting energy expenditure. To assess their physical activity, participants wore pedometers during the 7-d DLW period. Total body water was calculated from 2 H and 18 O; fat-free mass (FFM) and fat mass (FM) were then determined. In boys and girls of normal weight, TEE DLW was 2067 ± 230 kcal/d and 1830 ± 262 kcal/d, respectively. Average PAL was 1.58 ± 0.17. FFM was strongly related to TEE ( r = 0.702, p < 0.01). After adjusting for FFM and FM, step count was significantly associated with TEE ( r = 0.707, p < 0.01). The TEE estimation formula used in the Dietary Reference Intakes (DRI) for the United States and Canada estimated TEE DLW with high accuracy (bias: 2.0%) in both sexes. We developed new equations for TEE consisting of FFM and step count, which accounted for 68% and 65% of TEE variance in boys and girls, respectively: boys, 47.1 × FFM (kg) + 0.0568 × step count (steps/d) – 122, and girls, 55.5 × FFM (kg) + 0.0315 × step count (steps/d) - 117. The TEE in 10- to 12-year-old Japanese children measured using DLW was approximately 7% lower for boys and 12% lower for girls compared to the current Japanese DRI. If PAL can be accurately determined, the equation in the DRI for the United States and Canada may be applicable to Japanese children. In addition, TEE could be predicted using FFM and step count.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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