Mealtime beverage and food intake to satiation interacts with meal advancement in healthy young men and women
Notice bibliographique
Résumé
Thirst, hunger, eating and drinking are closely interrelated. However, their interaction during meal progression and the impact of beverage type on this interrelationship have not been reported. In a randomized controlled study, 29 men and women (22 ± 0.4 years; 22 ± 0.3 kg/m 2 ) consumed to satiation a pizza meal with one of water, 1% milk, regular cola, orange juice and diet cola. Mealtime food and fluid intake were measured within each of three 7‐min phases of the meal. A progressive decline occurred from phase 1 to 3 in fluid intake, averaging 59 ml, and food intake, averaging 268 kcal (P < 0.0001); however, the relative intake of fluid to food increased (P < 0.0001). Beverage type did not alter the overall association of fluid and food intake with meal progression. However, the effect of beverage type on fluid and food intake changed by phases of the meal. Although pizza intake was similar with all beverages averaging 932 kcal, the amount of fluid consumed was higher with orange juice than diet cola during phases 1 (P = 0.01) and 2 (P < 0.001) of the meal. Caloric beverages led to higher mealtime total energy intake compared to water (P < 0.001) and diet cola (P < 0.0001), during all three phases of the meal. Baseline thirst, but not appetite, correlated with fluid (r = 0.277; P = 0.001) and food (r = 0.163; P = 0.050) intake. In conclusion, meal progression was a major determinant of the relationship between mealtime beverage and food intake. Supported by Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada‐Collaborative Research and Development, Dairy Farmers of Ontario and Kraft Canada Inc.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».