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Enregistrement W4400672213 · doi:10.1016/j.tjnut.2024.07.022

Impact of Simulated Caloric Reduction on Nutrient Adequacy Among U.S. Adults with Overweight or Obesity (National Health and Nutrition Examination Survey [NHANES] 2015–2018)

2024· article· en· W4400672213 sur OpenAlexaff
Victor L. Fulgoni, Anne Hermetet Agler, Laurie Ricciuto, Loretta DiFrancesco, Dominique Williams, Steven R. Hertzler

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensCanadian Nutrition SocietyUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAbbott Laboratories
Mots-clésNational Health and Nutrition Examination SurveyCaloric theoryOverweightMedicineObesityCalorieConfidence intervalVitaminPopulationDietary Reference IntakePercentileWeight lossAnimal scienceEnvironmental healthNutrientEndocrinologyInternal medicineChemistryBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current guidelines for the treatment of obesity recommend dietary restriction to create a caloric deficit, and caloric reductions of 16% to 68% have been achieved in adults with overweight or obesity engaging in intentional weight loss programs. This study models the impact of simulated caloric reduction on nutrient adequacy among U.S. adults ≥19 y with overweight or obesity using National Health and Nutrition Examination Survey data (2015–2018). Four levels of caloric reduction (20%, 30%, 40%, and 50%) were modeled by prorating daily calorie intake such that usual intakes of 14 nutrients were reduced proportional to caloric reduction. The percentages below the estimated average requirement (EAR) or above the adequate intake (AI) were estimated at each level of caloric reduction, with and without dietary supplement use. Differences across percentages of simulated caloric reductions were determined using nonoverlapping confidence intervals of the means (97.5th percentile confidence intervals were used to approximate P < 0.05). There were significant differences (P < 0.05) in percentages below the EAR (above the AI) between sequential levels of simulated caloric reduction for most of the nutrients analyzed (protein, vitamins A, B-6, folate, and C, calcium, iron, magnesium, potassium, and zinc). For example, after a simulated 30% caloric reduction, 25%–40% of the population had intakes below the EAR for protein, vitamin B-6, and zinc, and 75%–91% of the population had intakes below the EAR for vitamin A, calcium, and magnesium (vs. 4%–18% and 45%–56%, respectively, without caloric reduction). With the inclusion of dietary supplements, percentages below the EAR for all nutrients (except protein) were lower than those for food alone. Caloric reduction may exacerbate nutrient inadequacies among adults with overweight or obesity. Inclusion of nutrient-dense foods, fortified foods, specially formulated products, and/or dietary supplements should be considered for those on calorie-restricted diets for long-term weight loss.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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