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Enregistrement W4237585620 · doi:10.14740/jem687

Effects of Self-Awareness of Eating Behaviors and Differences in Daily Habits Among Japanese University Students on Changes in Weight and Metabolism

2020· article· en· W4237585620 sur OpenAlexvenueno aff
Tetsuya Kakuma, Yuichi Yoshida, Mitsuhiro Okamoto, Hirotaka Shibata, Takashi Tsutsumi, Yoshikuni Kudo

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology and Metabolism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNutrition, Health and Food Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexObesityEating behaviorWeight lossGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In addition to daily weight measurements and regular exercise, not skipping breakfast, refraining from eating at night, and not overconsuming soft drinks have been reported to suppress the onset and progression of obesity and metabolic syndrome in adulthood. However, few studies have examined the associations between these daily lifestyle habits and the types of eating behaviors (e.g., food preferences, conception of eating, eating habits) among university students. Methods: We investigated the characteristics of eating behaviors based on backgrounds and lifestyle factors in association with changes in weight and metabolism using blood sampling data, a questionnaire on eating behaviors conducted during clinical training, and data from regular health examinations of 100 fifth-grade students at the Oita University Faculty of Medicine in Japan. Results: Characteristic eating behaviors, including daily self-weighing, regular exercise, skipping breakfast, frequently eating late at night, and excess soft drink consumption, were observed for each lifestyle. In addition, three eating behaviors (fast eating, eating late-night snacks, and not eating breakfast) were extracted as factors that cause weight gain of 3% or more from the weight at the time of admission to university. Self-awareness of fast eating was significantly associated with higher body mass index in the fifth grade (P < 0.001), and systolic blood pressure and fasting plasma glucose tended to be higher in students who were strongly aware that they would not have breakfast (P = 0.071 and P = 0.053, respectively). Conclusions: The results indicated that the habits of “fast eating” and “not eating breakfast” respectively increase weight and may cause metabolic disorders, regardless of current weight. Thus, it is important for students to be self-aware of unhealthy eating behaviors in daily life. Although it was developed for the medical treatment of obese patients, the questionnaire on eating behaviors may be useful for helping university students learn eating behavior habits and peculiarities as well as health education. J Endocrinol Metab. 2020;10(5):131-139 doi: https://doi.org/10.14740/jem687

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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