No strong evidence of the protein leverage hypothesis in pregnant women with obesity and their infants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal of this study was to investigate the role of dietary protein on macronutrient and energy intake, maternal adiposity during pregnancy, and infant adiposity at birth. METHODS: In 41 women with obesity, early-pregnancy (13-16 weeks) protein intake was assessed with food photography and expressed as a ratio of Estimated Average Requirements (EAR) in pregnancy for protein (0.88 g/kg/d), herein "protein balance." Energy intake was measured by the intake-balance method, gestational weight gain as grams per week, and fat mass by a three-compartment model. Spearman correlations and linear models were computed using R version 4.1.1 (p < 0.05 considered significant). RESULTS: , and the majority were non-White (n = 23, 56.1%). Protein balance in early pregnancy was not significantly associated with energy intake across mid and mid/late pregnancy (β = 328.7, p = 0.30 and β = 286.2, p = 0.26, respectively) or gestational weight gain (β = 117.0, p = 0.41). Protein balance was inversely associated with fat mass in early, mid, and late pregnancy (β = -10.6, p = 0.01, β = -10.4, p = 0.03, β = -10.3, p = 0.03, respectively). Protein balance did not predict infant adiposity at birth (p > 0.05). CONCLUSIONS: Low protein intake may have been present before pregnancy, explaining early relationships with adiposity in this cohort. The protein leverage hypothesis is likely not implicated in the intergenerational transmission of obesity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».