The effects of eating frequency on changes in body composition and cardiometabolic health in adults: a systematic review with meta-analysis of randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Eating frequency may affect body weight and cardiometabolic health. Intervention trials and observational studies have both indicated that high- and low-frequency eating can be associated with better health outcomes. There are currently no guidelines to inform how to advise healthy adults about how frequently to consume food or beverages. AIM: To establish whether restricted- (≤ three meals per day) frequency had a superior effect on markers of cardiometabolic health (primary outcome: weight change) compared to unrestricted-eating (≥ four meals per day) frequency in adults. METHODS: We searched Medline (Ovid), Embase, CINAHL (EBSCO), Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), CAB Direct and Web of Science Core Collection electronic databases from inception to 7 June 2022 for clinical trials (randomised parallel or cross-over trials) reporting on the effect of high or low-frequency eating on cardiometabolic health (primary outcome: weight change). Trial interventions had to last for at least two weeks, and had to have been conducted in human adults. Bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool 2.0. Standardized mean differences (SMD) and 95% confidence intervals were calculated for all outcomes. Certainty of the evidence was assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach. RESULTS: : -2.76 to 1.52 kg, p = 0.57). CONCLUSIONS: There was no discernible advantage to eating in a high- or low-frequency dietary pattern for cardiometabolic health. We cannot advocate for either restricted- or unrestricted eating frequency to change markers of cardiometabolic health in healthy young to middle-aged adults. PROTOCOL REGISTRATION: CRD42019137938.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».