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Enregistrement W3109889211 · doi:10.1093/ajcn/nqaa283

A high-protein total diet replacement increases energy expenditure and leads to negative fat balance in healthy, normal-weight adults

2020· article· en· W3109889211 sur OpenAlexafffund
Camila L. P. Oliveira, Normand G. Boulé, Arya M. Sharma, Sarah A Elliott, Mario Siervo, Sunita Ghosh, Aloys Berg, Carla M. Prado

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésEnergy expenditureBalance (ability)Energy balanceAnimal scienceMedicineInternal medicineBody weightEndocrinologyBiologyPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: High-protein diets and total diet replacements are becoming increasingly popular for weight loss; however, further research is needed to elucidate their impact on the mechanisms involved in weight regulation. OBJECTIVE: The aim of this inpatient metabolic balance study was to compare the impact of a high-protein total diet replacement (HP-TDR) versus a control diet (CON) on select components of energy metabolism in healthy adults of both sexes. METHODS: The acute intervention was a randomized, controlled, crossover design with participants allocated to 2 isocaloric arms: 1) HP-TDR: 35% carbohydrate, 40% protein, and 25% fat achieved through a nutritional supplement; 2) CON: 55% carbohydrate, 15% protein, and 30% fat. Participants received the prescribed diets for 32 h while inside a whole-body calorimetry unit (WBCU). The first dietary intervention randomly offered in the WBCU was designed to maintain energy balance and the second matched what was offered during the first stay. Energy expenditure, macronutrient oxidation rates and balances, and metabolic blood markers were assessed. Body composition was measured at baseline using DXA. RESULTS: Forty-three healthy, normal-weight adults (19 females and 24 males) were included. Compared with the CON diet, the HP-TDR produced higher total energy expenditure [(EE) 81 ± 82 kcal/d, P <0.001], protein and fat oxidation rates (38 ± 34 g/d, P <0.001; 8 ± 20 g/d, P = 0.013, respectively), and a lower carbohydrate oxidation rate (-38 ± 43 g/d, P <0.001). Moreover, a HP-TDR led to decreased energy (-112 ± 85 kcal/d; P <0.001), fat (-22 ± 20 g/d; P <0.001), and carbohydrate balances (-69 ± 44 g/d; P <0.001), and increased protein balance (90 ± 32 g/d; P <0.001). CONCLUSIONS: Our primary findings were that a HP-TDR led to higher total EE, increased fat oxidation, and negative fat balance. These results suggest that a HP-TDR may promote fat loss compared with a conventional isocaloric diet. These trials were registered at clinicaltrials.gov as NCT02811276 and NCT03565510.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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