Isocaloric Diets with Different Protein-Carbohydrate Ratios: The Effect on Sleep, Melatonin Secretion and Subsequent Nutritional Response in Healthy Young Men
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine the short-term effect of two isocaloric diets differing in the ratio of protein−carbohydrate on melatonin levels, sleep, and subsequent dietary intake and physical activity in healthy young men. Twenty-four healthy men took part in a crossover design including two sessions of three days on isocaloric diets whether high-protein, low-carbohydrate (HPLC) or low-protein, high-carbohydrate (LPHC) followed by 24-h free living assessments. Sleep was measured by ambulatory polysomnography pre-post-intervention. Melatonin levels were assessed on the third night of each session on eight-point salivary sampling. Physical activity was monitored by accelerometry. On day 4, participants reported their 24-h ad-libitum dietary intake. LPHC resulted in better sleep quality and increased secretion of melatonin compared to HPLC. A significant difference was noted in sleep efficiency (p < 0.05) between the two sessions. This was mainly explained by a difference in sleep onset latency (p < 0.01) which was decreased during LPHC (PRE: 15.8 ± 7.8 min, POST: 11.4 ± 4.5 min, p < 0.001). Differences were also noted in sleep staging including time spent on REM (p < 0.05) and N1 (p < 0.05). More importantly, REM latency (PRE: 97.2 ± 19.9 min, POST 112.0 ± 20.7 min, p < 0.001) and cortical arousals (PRE: 7.2 ± 3.9 event/h, POST 8.5 ± 3.3 event/h) increased in response to HPLC diet but not LPHC. On day 4, 24-h ad-libitum energy intake was higher following HPLC compared to LPHC (+64 kcal, p < 0.05) and explained by increased snacking behavior (p < 0.01) especially from carbohydrates (p < 0.05). Increased carbohydrates intake was associated with increased cortical arousals.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».