Intermittent Energy Restriction Combined with a High-Protein/Low-Protein Diet: Effects on Body Weight, Satiety, and Inflammation: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Intermittent energy restricted (IER) diets have become popular as a body weight management approach. In this pilot study, we investigated if an IER diet would reduce systemic inflammation and if maintaining an elevated protein level while on an IER diet would enhance satiety. Six healthy women, aged 33–55 years with a BMI of 27–33 kg/m2, were randomized to first adhere to either a low- or high-protein IER diet using whole foods for three weeks. They then returned to their regular diets for a week, after which they adhered to the second diet for three weeks. Each test diet consisted of three low-energy intake days followed by four isocaloric energy intake days. The diets differed only in protein content. High-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP), glucose, satiety, body weight, and waist circumference were measured at the beginning and end of each dietary intervention. Most participants showed reductions in hs-CRP levels from baseline on both IER diets but reported greater satiety when adhering to the higher protein IER diet. Overall, the IER diets reduced body weight and appeared to decrease inflammation in these overweight women, and the higher protein version enhanced satiety, which may lead to greater long-term dietary adherence.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».