Skipping Breakfast Is Associated with Diet Quality and the Distribution of Food Intake Throughout the Day: NHANES 2005–20016
Notice bibliographique
Résumé
Distribution of carbohydrate intakes (carb choices) throughout the day are an important aspect to diabetes management and reducing blood glucose spikes. Skipping breakfast represents a behavior of concern, providing an extension of the overnight fast and may result in elevated sugar levels later in the day. Therefore, the purpose of this study was to evaluate dietary intake differences, including carbohydrates, based on consuming breakfast or not, and by diabetes status. Adults over 30 years from NHANES 2005–2016 were classified into nondiabetes (HbA1c <5.7%, n = 14,701), prediabetes (HbA1c 5.7–6.4%, n = 5855) and diabetes (HbA1c (≥6.5%, n = 2881). Dietary intakes were assessed using a multiple pass 24-hour recall to estimate intakes from the foods and beverages reported as consumed on the day prior to the NHANES visit. Breakfast was self-defined by participants. Total population-based means (95% CI) of nutrient intakes, MyPlate equivalents, and Healthy Eating Index 2015 scores from the day of intake were calculated across levels of glycemic control and skipping breakfast status. Across all groups, adults who reported breakfast consumption had a significantly better overall diet quality, while total intakes of whole grains and fiber were significantly lower in those who skipped breakfast. Intakes of added sugars were not significantly different between those who skipped versus consumed breakfast. The absence of breakfast on the day of intake was related to differential intakes of several nutrients related to healthy eating and glycemic management, resulting in a poorer overall diet quality. Healthcare professionals could evaluate meal skipping patterns and its impact on overall nutrient intakes, and the distribution of food intake throughout the day, in people with diabetes, to help improve disease management. Abbott Nutrition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».