Effect of video game playing and a glucose preload on subjective appetite, subjective emotions, and food intake in overweight and obese boys
Notice bibliographique
Résumé
Video game playing (VGP) is associated with overweight/obesity (OW/OB). VGP and caloric preloads in the pre-meal environment influence short-term food intake (FI) in healthy-weight children. Therefore, the purpose of the present study was to examine the effect of pre-meal VGP and a glucose preload on subjective emotions, subjective appetite, and FI in boys with OW/OB. On 4 separate mornings, boys with OW/OB (n = 22; mean ± SD: age = 11.9 ± 1.6 years; body mass index percentile = 94.3 ± 3.9) participated in 4 test conditions. Two hours after a standardized breakfast, boys consumed equally sweetened preloads (250 mL) of sucralose (0 kcal) or glucose (200 kcal), with or without 30 min of subsequent VGP. Immediately after each test condition, FI was evaluated during an ad libitum pizza meal. Subjective appetite was measured at 0 (baseline), 15, and 30 min. Subjective emotions (aggression, anger, excitement, disappointment, happiness, upset, and frustration) were measured at 0 and 30 min. VGP did not affect FI, but the glucose preload decreased FI compared with the sucralose control (Δ = -103 ± 48 kcal, p < 0.01). However, cumulative FI (preload kcal + meal kcal) was 9% higher after the glucose preload (p < 0.01). Subjective appetite increased with time (p < 0.05) but was not influenced by preload or VGP. Frustration was the only subjective emotion that increased following VGP (p < 0.01). A glucose preload, but not VGP, suppressed FI in boys with OW/OB, suggesting a primary role of physiological factors in short-term FI regulation.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».