Relationship between rice consumption and body weight gain in Japanese workers: white versus brown rice/multigrain rice
Notice bibliographique
Résumé
Increasing obesity rates have driven research into dietary support for body weight control, but previous studies have only assessed changes in body weight of ±3 kg. We investigated the relationships between white or brown/multi-grain rice consumption and 1-year body weight gain ≥3 kg in Japanese factory workers (n = 437). Routine medical check-up data from a 1-year nutrition and lifestyle cohort study were analysed. Participants were divided into white rice and brown/multi-grain rice consumption groups and further classified by tertile of rice consumption. Multiple logistic regression analyses were performed by tertile. At 1 year, high white rice consumption was significantly associated with increased risk of body weight gain ≥3 kg compared with low white rice consumption, maintained after adjustment for age, sex, and consumption of other obesogenic foods (p = 0.034). In the brown/multi-grain rice consumption group, however, there was no significant difference in risk between high and low consumption, even after multi-variate adjustment (p = 0.387). The consumption of white rice, but not brown rice/multi-grain rice, was positively correlated with the risk of a 1-year body weight gain of 3 kg or more. This suggests that brown rice/multi-grain rice consumption is useful for body weight control among Japanese workers.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».