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Enregistrement W4402541799 · doi:10.1093/jas/skae234.163

502 Cat and mouse: The effect of consuming four different diet formants (intact mice, raw, canned wet and kibble) on energy expended to consume a meal and immediately post-prandial in domestic cats

2024· article· en· W4402541799 sur OpenAlexaff
Stephanie K Gwynne, Kim Boersma, G. Bosch, B. Beerda, Alexandra Rankovic, Dave J Seymour, Anna K. Shoveller

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMealFood scienceRaw materialFormantBiologyChemistryAnimal scienceEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cats are obligate carnivores; however, we feed them a variety of different diet formats without a clear understanding of feeding behavior and metabolism among diet formats. Whole-prey or raw diets may mimic a more natural diet and require more energy to consume. However, there is currently a dearth of literature examining feline energy expenditure (EE) during the consumption of and immediate post-prandial period when fed different diet formats. The present study aimed to investigate differences in the energetics of adult cats consuming four different diet formats in isocaloric offerings: raw intact mice, commercial raw, canned wet, and kibble diets. Adult neutered male cats [n = 12; body weight (BW) = 4.82 ± 0.164 kg) were used in a 4 x 4 replicated Latin square design and adapted to consuming each diet format before the initiation of the study. Following a 2-d adaptation period, cats were fed 25% of their daily caloric requirement (50.77 ± 1.549 kcal) in indirect calorimetry chambers in which VO2 and VCO2 exchange were measured. Energy expenditure (kcal/BW0.67 kg) was calculated for the consumption period, 15 min immediately post-prandial and 2 h post-prandial. Respiratory gases were measured for one fasted reading, followed by the first feeding. During each feeding, measurements were taken during the consumption period and 15 min post-prandial. For the following 2 h, respiratory gases were measured every 25 min for an additional 4 measures of respiratory gases. All data were analyzed using a generalized linear mixed model considering the effects of treatment, time and their interaction as fixed, and the effects of cat and period as random. A spatial power covariance structure was used to model repeated measures. Significance was considered at P < 0.05 and Tukey’s post-hoc test was performed to separate means. Energy expenditure during consumption and 15 min post-prandial was similar among treatments, and EE for 15 min post-prandial was greater than EE during consumption (P < 0.001). During the 2 h post-prandial, EE for the mice diet was greater than the kibble and canned wet diets (P < 0.001), while EE for the raw diet was only greater than the kibble diet (P < 0.001). Energy expenditure was similar between the kibble and canned wet diets (P = 0.919) and between the mice and raw diets (P = 0.598). Among all treatments and time periods, the mouse diet had the greatest mean EE. An increase in EE during the feeding period and post-prandial could benefit sedentary indoor cats who may be in positive energy balance. Feeding cats a naturalistic diet, such as intact mice or a raw diet, may increase activity levels and EE, but the longer-term effects of these feeding formats on energy balance need to be explored.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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