Total energy expenditure of 10- to 12-year-old Japanese children measured using the doubly labeled water method
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».