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Enregistrement W3041454319 · doi:10.1249/01.mss.0000678368.23661.8c

Does The Quality Of Dietary Intake Improve With Regular Exercise?

2020· article· en· W3041454319 sur OpenAlexaffabout
Sarah Houle, Simrat Soni, Benoı̂t Lamarche, Robert Ross

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversité LavalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModerationPhysical therapyPhysical activityAnimal sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lifestyle-induced reduction in health risk is thought to be the result of improvement in both exercise and eating behaviour. Whether increasing exercise is associated with a corresponding improvement in eating behaviour is unclear. PURPOSE: To determine if the adoption of exercise consistent with consensus recommendations influences diet quality in previously sedentary adults. METHODS: Participants were 129 obese (BMI: 33.0 ± 4.5 kg/m2), middle-aged (51.5 ± 7.9 years), sedentary adults (81 females [62.8%]) who were randomly assigned to one of the following 4 groups: i) no-exercise control (n=32), ii) low-amount, low-intensity exercise (LALI) (180 and 300 kcal/ session for women and men, respectively, at 50% of VO2peak) (n=36), iii) high-amount, low-intensity exercise (HALI) (360 and 600 kcal/session, respectively, at 50% of VO2peak) (n=40), iv) high-amount, high-intensity exercise (HAHI) (360 and 600 kcal/session, respectively, at 75% of VO2peak) (n=21). All exercise sessions were supervised. Self-reported daily diet records were assessed using an automated web-based program. The Canadian Healthy Eating Index (C-HEI) was averaged from 3-day diet records obtained at baseline, 8, 16 and 24 weeks. C-HEI is calculated using 8 adequacy (total vegetables and fruit, whole fruit, dark green and orange vegetables, total grain products, whole grains, milk and alternatives, meat and alternatives) and 3 moderation (saturated fats, sodium, other food) components. The components were summed to produce a single score between 0 and 100, with higher scores reflecting greater adherence to 2007 Canada’s Food Guide, and hence better diet quality. RESULTS: Mean (± standard deviation) C-HEI in all participants at baseline was 58.4 ± 13.4, with no difference between groups (P= 0.40). There was no change in C-HEI at 24 weeks vs baseline in any of the groups assigned to increased amounts of exercise or intensity (p=0.5). Collapsed across all groups, the mean change in C-HEI at 24 weeks was (3.9 ± 16.0). CONCLUSION: The diet quality of the participants, as reflected by the C-HEI, was poor at baseline and was not improved consequent to the adoption of exercise consistent with consensus recommendations. Contrary to expectations, engaging in a structured exercise program is not paralleled by favorable changes in dietary behaviour.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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