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Enregistrement W2953455388 · doi:10.3389/fnut.2019.00083

Dietary Protein Quantity, Quality, and Exercise Are Key to Healthy Living: A Muscle-Centric Perspective Across the Lifespan

2019· review· en· W2953455388 sur OpenAlexaff
Nicholas A. Burd, Colleen F. McKenna, Amadeo F. Salvador, Kevin J.M. Paulussen, Daniel R. Moore

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLean body massSkeletal musclePopulationMuscle massGerontologyProtein qualityMedicineEnvironmental healthBiologyFood scienceEndocrinologyBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A healthy eating pattern, regardless of age, should consist of ingesting high quality protein preferably in adequate amounts across all meals throughout the day. Of particular relevance to overall health is the growth, development, and maintenance of skeletal muscle tissue. Skeletal muscle not only contributes to physical strength and performance, but also contributes to efficient macronutrient utilization and storage. Achieving an optimal amount of muscle mass begins early in life with transitions to "steady-state" maintenance as an adult, and then safeguarding against ultimate decline of muscle mass with age, all of which are influenced by physical activity and dietary (e.g., protein) factors. Current protein recommendations, as defined by recommended dietary allowances (RDA) for the US population or the population reference intakes (PRI) in Europe, are set to cover basic needs; however, it is thought that a higher protein intake might be necessary for optimizing muscle mass, especially for adults and individuals with an active lifestyle. It is necessary to balance the accurate assessment of protein quality (e.g., digestible indispensable amino acid score; DIAAS) with methods that provide a physiological correlate (e.g., established measures of protein synthesis, substrate oxidation, lean mass retention, or accrual, etc.) in order to accurately define protein requirements for these physiological outcomes. Moreover, current recommendations need to shift from single nutrient guidelines to whole food based guidelines in order to practically acknowledge food matrix interactions and other required nutrients for potentially optimizing the health effects of food. The aim of this paper is to discuss protein quality and amount that should be consumed with consideration to the presence of non-protein constituents within a food matrix and potential interactions with physical activity to maximize muscle mass throughout life.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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