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Enregistrement W3013842488 · doi:10.3390/nu12040891

Negative Energy Balance Induced by Exercise or Diet: Effects on Visceral Adipose Tissue and Liver Fat

2020· review· en· W3013842488 sur OpenAlexafffund
Robert Ross, Simrat Soni, Sarah Houle

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdipose tissueMedicineEnergy expenditureEndocrinologyEnergy balanceInternal medicineBalance (ability)Visceral fatObesityMetabolic syndromePhysiologyPhysical therapyBiologyInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The indisputable association between visceral adipose tissue (VAT) and cardiometabolic risk makes it a primary target for lifestyle-based strategies designed to prevent or manage health risk. Substantive evidence also confirms that liver fat (LF) is positively associated with increased health risk and that reduction is associated with an improved metabolic profile. The independent associations between reductions in VAT, LF, and cardiometabolic risk is less clear. In this narrative review, we summarize the evidence indicating whether a negative energy balance induced by either an increase in energy expenditure (aerobic exercise) or a decrease in energy intake (hypocaloric diet) are effective strategies for reducing both VAT and LF. Consideration will be given to whether a dose-response relationship exists between the negative energy balance induced by exercise or diet and reduction in either VAT or LF. We conclude with recommendations that will help fill gaps in knowledge with respect to lifestyle-based strategies designed to reduce VAT and LF.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 GPT0,306
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations44
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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