Effects of a Protein-Rich, Low-Glycaemic Meal Replacement on Changes in Dietary Intake and Body Weight Following a Weight-Management Intervention—The ACOORH Trial
Notice bibliographique
Résumé
Although meal replacement can lead to weight reduction, there is uncertainty whether this dietary approach implemented into a lifestyle programme can improve long-term dietary intake. In this subanalysis of the Almased Concept against Overweight and Obesity and Related Health Risk (ACOORH) study (n = 463), participants with metabolic risk factors were randomly assigned to either a meal replacement-based lifestyle intervention group (INT) or a lifestyle intervention control group (CON). This subanalysis relies only on data of participants (n = 119) who returned correctly completed dietary records at baseline, and after 12 and 52 weeks. Both groups were not matched for nutrient composition at baseline. These data were further stratified by sex and also associated with weight change. INT showed a higher increase in protein intake related to the daily energy intake after 12 weeks (+6.37% [4.69; 8.04] vs. +2.48% [0.73; 4.23], p < 0.001) of intervention compared to CON. Fat and carbohydrate intake related to the daily energy intake were more strongly reduced in the INT compared to CON (both p < 0.01). After sex stratification, particularly INT-women increased their total protein intake after 12 (INT: +12.7 g vs. CON: −5.1 g, p = 0.021) and 52 weeks (INT: +5.7 g vs. CON: −16.4 g, p = 0.002) compared to CON. Protein intake was negatively associated with weight change (r = −0.421; p < 0.001) after 12 weeks. The results indicate that a protein-rich dietary strategy with a meal replacement can improve long-term nutritional intake, and was associated with weight loss.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».