Dietary intake, body composition, and muscle function in resistance-untrained strict vegetarian and non-vegetarian women: an exploratory cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Strict vegetarian and nonvegetarian diets may differ in quantity and quality of nutrient intake. This study aimed to compare dietary intake, lean mass, bone mineral content (BMC), bone mineral density (BMD), and muscle function between resistance-untrained strict vegetarians (SVs) and nonvegetarians (NVs) women. Seventy-one untrained women participated in this study, including 35 SV (28.2 ± 4.8 years) and 36 NV (29.6 ± 5.8 years). The SV group had adhered to their dietary pattern for 3.1 ± 2.1 years. Dietary intake was assessed using a 3-day food record, while total and regional lean mass, BMC, and BMD were measured by dual-energy X-ray absorptiometry. Muscle function was evaluated through knee extension peak torque (KEPT), knee flexion peak torque (KFPT) using an isokinetic dynamometer, and countermovement vertical jump (CMJ). No significant difference in total energy intake ( p = 0.546) was observed between groups. However, SV participants had a higher carbohydrate intake ( p = 0.001) and lower intakes of protein ( p < 0.001), fat ( p < 0.001), and calcium ( p = 0.049). Calcium intake was below the recommended level for both groups (SV: 345.2 mg, NV: 421.9 mg; p < 0.001). Additionally, no significant differences ( p > 0.05) were found between SV and NV in total or regional lean mass, BMC, BMD, KEPT, KFPT, and CMJ. Although SV consumed less protein, while still meeting minimum recommendations, total energy intake was similar between groups due to increased carbohydrate intake, supporting similar adaptations in lean mass, bone mineral content, bone mineral density, and muscle function. However, the observed calcium inadequacy highlights the need for nutritional counseling, particularly for strict vegetarians.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».