Effect of the perception of breakfast consumption on subsequent appetite and energy intake in healthy males
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to assess the effects of consuming a very-low-energy placebo breakfast on subsequent appetite and lunch energy intake. METHODS: Fourteen healthy males consumed water-only (WAT), very-low-energy, viscous placebo (containing water, low-calorie flavoured squash, and xanthan gum; ~ 16 kcal; PLA), and whole-food (~ 573 kcal; FOOD) breakfasts in a randomised order. Subjects were blinded to the energy content of PLA and specific study aims. Venous blood samples were collected pre-breakfast, 60- and 180-min post-breakfast to assess plasma acylated ghrelin and peptide tyrosine tyrosine concentrations. Subjective appetite was measured regularly, and energy intake was assessed at an ad libitum lunch meal 195-min post-breakfast. RESULTS: Lunch energy intake was lower during FOOD compared to WAT (P < 0.05), with no further differences between trials (P ≥ 0.132). Cumulative energy intake (breakfast plus lunch) was lower during PLA (1078 ± 274 kcal) and WAT (1093 ± 249 kcal), compared to FOOD (1554 ± 301 kcal; P < 0.001). Total area under the curve (AUC) for hunger, desire to eat and prospective food consumption were lower, and fullness was greater during PLA and FOOD compared to WAT (P < 0.05). AUC for hunger was lower during FOOD compared to PLA (P < 0.05). During FOOD, acylated ghrelin was suppressed compared to PLA and WAT at 60 min (P < 0.05), with no other hormonal differences between trials (P ≥ 0.071). CONCLUSION: Consuming a very-low-energy placebo breakfast does not alter energy intake at lunch but may reduce cumulative energy intake across breakfast and lunch and attenuate elevations in subjective appetite associated with breakfast omission. TRIAL REGISTRATION: NCT04735783, 2nd February 2021, retrospectively registered.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».