Life stress and background anxiety are not associated with resting metabolic rate in healthy adults
Notice bibliographique
Résumé
This study examined associations between anxiety, stress, and resting metabolic rate (RMR). Thirty women and 23 men had RMR measured at two visits. Participants also had body composition assessed and completed several questionnaires: State–Trait Inventory for Cognitive and Somatic Anxiety (STICSA), Anxiety Sensitivity Index (ASI)-3, and Perceived Stress Scale (PSS)-14. The state version of the STICSA was completed at both visits, while the other questionnaires were completed at visit one. RMR was expressed in kilocalories per day and relative to lean mass (RMRrelative). Participants were divided into low-, medium-, and high-anxiety groups based on STICSA trait scores, and RMR was compared among groups using one-way ANOVA. Changes between visits were evaluated using paired t tests and Wilcoxon signed-rank tests. RMR did not change from visit one to visit two (1589 to 1586 kcal/day, p = 0.86) even though STICSA state scores slightly declined (Z-statistic = –2.39, p = 0.017). RMRrelative values were 30.3 ± 3.7, 29.0 ± 1.9, and 29.9 ± 3.6 kcal/kg of lean mass among low, medium, and high trait anxiety groups, respectively (F = 0.70, p = 0.50). No RMR variable significantly correlated with PSS-14, ASI-3, or STICSA scores. This study provides evidence that trait anxiety and life stress do not impact RMR. Whether an association between these factors exists in anxiety disorders remains to be evaluated. Novelty Contrary to previous research, this study found no associations between anxiety and RMR. It is doubtful whether practitioners need to account for healthy subjects’ trait anxiety and stress when analyzing RMR data.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».