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Enregistrement W4410503219 · doi:10.1093/sleep/zsaf090.0258

0258 Sleep Moderates the Relationship Between Body Fat Percentage and Appetite

2025· article· en· W4410503219 sur OpenAlexaff
Vincent Bourgon, Jessica McNeil, Jean‐François Brunet, Éric Doucet, Geneviève Forest

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)AppetitePsychologyMedicineInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Body fat percentage is a known predictor of appetite measures, such as hunger, fullness, desire to eat, and prospective food consumption (PFC). Sleep deprivation has also been associated with changes in these appetite measures. This study examined whether sleep deprivation moderates the relationship between body fat percentage (BF%) and appetite responses (feelings of hunger, fullness, desire to eat, and PFC) following an ad libitum lunch. Methods Eighteen participants (6 females; 23.2±3.8 years; body fat (BF%)=18.8±9.9%) underwent 3 sleep conditions following a randomized crossover design: one habitual sleep night (control), and two sleep deprivation conditions where sleep was shortened during the second half of the night (early wake) or the first half of the night (late bedtime). The next day, measures of appetite were captured via four visual analog scales (immediately following an ad libitum lunch. BF% was measured with Dual-Energy X-Ray Absorptiometry (DEXA) at baseline. Four moderation analyses were conducted, with BF% as the predictor, sleep condition (Control, Early wake or Late Bedtime) as a categorical moderator, and post-lunch hunger, fullness, desire to eat, and PFC as dependent variables. Results With desire to eat as the outcome, the model was significant (F[5,48]=3.83, p=.005, R2=.29) with a significant interaction term (b=.51, t(48)=3.33, p=.002). Specifically, there was no relationship between BF% and Desire to eat in the control condition (b=-.18, t(48)=-1.67, p=.10), but the relationship was positive and significant in both the early wake (b=.27, t(48)=2.52, p=.02) and late bedtime (b=.33, t(48)=3.04, p=.004) sleep deprivation conditions. The models for hunger (F[5,48]=.90, p=.49), fullness (F[5,48]=.16, p=.98), and PFC (F[5,48]=.47, p=.80) were not significant. Conclusion These results suggest that post-meal desire to eat is increased in individuals with higher BF% following sleep deprivation, but not following habitual sleep duration. These findings suggest that sleep deprivation may amplify a person’s desire to eat, and that individuals with larger BF% may be at a greater risk. These findings provide further evidence on the role of sleep deprivation in modulating appetite and may, consequently, be a risk factor for greater energy intake in individuals with higher BF% or at greater risk for obesity. Support (if any)

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,306 · 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
Publié2025
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