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Enregistrement W4304013994 · doi:10.1016/j.xcrm.2022.100777

Time-restricted eating with or without low-carbohydrate diet reduces visceral fat and improves metabolic syndrome: A randomized trial

2022· article· en· W4304013994 sur OpenAlexaff
Mingqian He, Jingya Wang, Qian Liang, Meng Li, Hui Guo, Yue Wang, Cuomu Deji, Yawen Wang, Yufeng Liu, Yixuan Zheng, Buyue Qian, Huaixi Chen, Mao Ma, Su Shi, Hui Geng, Wenxu Zhou, Xiaoxiao Guo, Wenzhi Zhu, Meng Zhang, Ziyi Chen, Patrick C.N. Rensen, Chi‐chung Hui, Yanan Wang, Bingyin Shi

Notice bibliographique

RevueCell Reports Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaXi’an Jiaotong University
Mots-clésMedicineDyslipidemiaMetabolic syndromeWeight lossRandomized controlled trialGlycemicInternal medicineEndocrinologyGastroenterologyDiabetes mellitusObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overconsumption of carbohydrate-rich food combined with adverse eating patterns contributes to the increasing incidence of metabolic syndrome (MetS) in China. Therefore, we conducted a randomized trial to determine the effects of a low-carbohydrate diet (LCD), an 8-h time-restricted eating (TRE) schedule, and their combination on body weight and abdominal fat area (i.e., primary outcomes) and cardiometabolic outcomes in participants with MetS. Compared with baseline, all 3-month treatments significantly reduce body weight and subcutaneous fat area, but only TRE and combination treatment reduce visceral fat area (VFA), fasting blood glucose, uric acid (UA), and dyslipidemia. Furthermore, compared with changes of LCD, TRE and combination treatment further decrease body weight and VFA, while only combination treatment yields more benefits on glycemic control, UA, and dyslipidemia. In conclusion, without change of physical activity, an 8-h TRE with or without LCD can serve as an effective treatment for MetS (ClinicalTrials.gov: NCT04475822).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations98
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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