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Enregistrement W4399221968 · doi:10.3390/nu16111721

Effects of Early and Late Time-Restricted Feeding on Parameters of Metabolic Health: An Explorative Literature Assessment

2024· article· en· W4399221968 sur OpenAlexaff
Froso Petridi, Jan M.W. Geurts, Jean Nyakayiru, Anne Schaafsma, Dedmer Schaafsma, Ruth C. R. Meex, Cécile M. Singh‐Povel

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesFrieslandCampina
Mots-clésMealCircadian rhythmInsulin resistanceMedicineBlood pressurePhysiologyRandomized controlled trialInsulinEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chrono-nutrition (meal timing) aligns food consumption with one's circadian rhythm. The first meal (e.g., breakfast) likely promotes synchronization of peripheral circadian clocks, thereby supporting metabolic health. Time-restricted feeding (TRF) has been shown to reduce body weight (BW) and/or improve cardiovascular biomarkers. In this explorative literature assessment, 13 TRF randomized controlled trials (RCTs) were selected from PubMed and Scopus to evaluate the effects of early (eTRF: first meal before 10:30 a.m.) and late TRF (lTRF: first meal after 11:30 a.m.) on parameters of metabolic health. Although distinct variations in study design were evident between reports, TRF consistently decreased energy intake (EI) and BW, and improved insulin resistance as well as systolic blood pressure. eTRF seemed to have a greater beneficial effect than lTRF on insulin resistance (HOMA-IR). Importantly, most studies did not appear to consider chronotype in their evaluation, which may have underestimated TRF effects. TRF intervention may be a promising approach for risk reduction of human metabolic diseases. To conclusively determine benefits of TRF and identify clear differences between eTRF and lTRF, future studies should be longer-term (≥8 weeks) with well-defined (differences in) feeding windows, include participants chronotypically matching the intervention, and compare outcomes to those of control groups without any dietary limitations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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