Is the timing of food intake a potential indicator of low weight loss responders? A secondary analysis of three weight loss studies
Notice bibliographique
Résumé
Summary Individual variability in weight loss in response to a weight loss intervention is commonly observed. Recently, the timing of food intake has been identified as one possible factor implicated in obesity and weight loss. The objective of this study was to further characterize low weight loss responders by assessing the pre‐diet distribution of daily energy and macronutrient intakes. A pooled cohort of men and women (n = 122; aged 39.1 ± 8.2 years; body mass index [BMI] 33.1 ± 3.8 kg/m2) who participated in a 12 to 15 week energy‐restricted intervention (−500 to −700 kcal/d) were included in this study. Participants were categorized into two weight loss groups (ie, low [−1.3 ± 2.3 kg] and high [−6.1 ± 2.1 kg] weight loss). Food intake and distribution of energy and macronutrient intakes were assessed using a 3‐day food record at baseline. The daily distribution of energy intake (% of total energy intake) was similar in the two weight loss groups with the exception of the low weight loss group who consumed a slightly lower proportion of their total energy intake before 9:00 am compared with the high weight loss group (12.5% ± 5.8% vs 15.0% ± 6.6%, respectively, P = .03). In the low weight loss group, the percentage of energy intake consumed after 8:00 pm was positively associated with total energy intake (r = 0.27, P = .04). The results of this study suggest that the timing of food intake measured prior to a weight loss intervention does not permit the characterization of low weight loss responders.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».