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Enregistrement W2949466966 · doi:10.1093/cdn/nzz039.p18-003-19

Greater Protein Intake at Breakfast or with Snacks and Less at Dinner Is Associated with Improved Metabolic Health in US Adults (P18-003-19)

2019· article· en· W2949466966 sur OpenAlexaff
Claire E. Berryman, Harris R. Lieberman, Victor L. Fulgoni, Stefan M. Pasiakos

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceMedicineEnvironmental healthChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Greater protein intakes have been associated with decreased weight, BMI, waist circumference (WC) and increased HDL-cholesterol (HDL-C) concentrations. However, the relationship between protein intake during specific eating occasions and metabolic health is not well described. This study measured protein intake at meals (breakfast, lunch, dinner) and snacks and evaluated associations between protein intake at meals or snacks and markers of metabolic health in US adults. METHODS: Using the National Cancer Institute method, deciles of individual usual intake (IUI) for protein at meals and combined snacking occasions were calculated using NHANES 2013–2016 data (n = 10,112; ≥19 y). Relationships between protein intake at meals and snacks and markers of metabolic health were determined using regression analysis. Covariates included age, age(2), sex, ethnicity, physical activity level, poverty income ratio, IUI of carbohydrate at specific meal/snack, IUI of total fat at specific meal/snack, BMI (non-weight-related variables), and IUI of protein at other meals/snacks. P < 0.01 was considered significant. RESULTS: Deciles of protein intake ranged (10(th) and 90(th) percentiles, mean ± SE) from 5.9 ± 0.1 to 22.6 ± 0.3 g/d at breakfast, 14.0 ± 0.1 to 34.6 ± 0.4 g/d at lunch, 24.3 ± 0.3 to 46.8 ± 0.2 g/d at dinner, and 4.9 ± 0.1 to 16.5 ± 0.2 g/d at snacking occasions. Greater protein intake at breakfast was positively related to HDL-C (0.51 ± 0.17 mg/dL per decile, P = 0.004). Protein intake at dinner was positively associated with the homeostatic model assessment of insulin resistance (0.23 ± 0.08 per decile, P = 0.008). Protein intake from snacks was inversely associated with diastolic blood pressure (−0.27 ± 0.09 mm Hg per decile, P = 0.004) and positively associated with HDL-C (0.68 ± 0.20 mg/dL per decile, P = 0.002). Protein intakes at meals and snacks were not associated with BMI, WC, systolic blood pressure, insulin, glucose, total cholesterol, LDL-cholesterol, triglycerides, or CVD risk. CONCLUSIONS: In US adults, consuming greater protein at breakfast or with snacks and less protein at dinner may be related to improved metabolic health. FUNDING SOURCES: The views expressed herein are those of the authors and do not reflect official policy of the Army, DoD, or U.S. Government. Supported by DMRP/USAMRMC.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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