Effect of Commercially Available Sugar-Sweetened Beverages on Subjective Appetite and Short-Term Food Intake in Girls
Notice bibliographique
Résumé
Background: The effect of sugar-sweetened beverages (SSBs) on satiety and short-term food intake (FI) regulation in girls has received little attention. The objective of the present study was to compare the effect of pre-meal consumption of commercially available SSBs on subjective appetite and short-term FI in 9–14-year-old girls. The methods we used include using a randomized crossover design in which 28 girls consumed isovolumetric amounts (350 mL) of a fruit drink (154 kcal), cola (158 kcal), 1% chocolate milk (224 kcal), or water (control; 0 kcal) on four separate mornings. Subjective appetite and thirst were measured at regular intervals via visual analogue scales (VAS) and FI was assessed at 60 min post-beverage consumption. The results show that subjective appetite and thirst decreased after all beverages, but did not differ among beverages. Short-term FI was suppressed following consumption of chocolate milk (15%; p < 0.001) and cola (11%; p = 0.02) compared to the water control. However, cumulative energy intake (beverage (kcal) + test meal (kcal)) was not affected by beverage type. In conclusion, chocolate milk and cola, but not fruit drink, suppressed FI in girls while cumulative FI did not differ among treatments.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».