Fasting diets: what are the impacts on eating behaviors, sleep, mood, and well-being?
Notice bibliographique
Résumé
Fasting diets (FDs) have drawn great attention concerning their contribution to health and disease over the last decade. Despite considerable interest in FDs, the effect of fasting diets on eating behaviors, sleep, and mood-essential components of diet satisfaction and mental health- has not been addressed comprehensively. Understanding the critical role that fasting plays in these elements will open up potential treatment avenues that have not yet been explored. The aim of the present paper was to conduct a comprehensive critical review exploring the effects of fasting on eating behaviors, sleep, and mood. There is currently a lack of clarity regarding which fasting option yields the most advantageous effects, and there is also a scarcity of consistent trials that assess the effects of FDs in a comparable manner. Similarly, the effects and/or treatment options for utilizing FDs to modify eating and sleep behaviors and enhance mood are still poorly understood. Further researches aiming at understanding the impacts of various fasting regimes, providing new insights into the gut-brain axis and offering new treatment avenues for those with resistant anxiety and depression, are warranted. Alteration of eating behaviors can have lasting effects on various physiological parameters. The use of fasting cures can underpin ancient knowledge with scientific evidence to form a new approach to the prevention and treatment of problems associated with co-morbidities or challenges pertaining to eating behaviors. Therefore, a thorough examination of the various fasting regimens and how they impact disease patterns is also warranted.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».