البحث الداعم لـ LyteFast
مراجع تمت مراجعتها من قبل الأقران تدعم توقعات الوزن، توازن الطاقة، البصمة الكربونية للأنظمة الغذائية، الكشف عن الغلوتين، قواعد بيانات التغذية، وتحليل الطعام باستخدام الذكاء الاصطناعي.
تفتح الروابط بلغتك عند توفرها • إعطاء الأولوية لأبحاث هارفارد وستانفورد ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
توقع الوزن
تستخدم نماذج التنبؤ بالوزن نماذج تنبؤية تعتمد على مبادئ توازن الطاقة لتوقع اتجاهات الوزن المستقبلية استنادًا إلى البيانات الحديثة. تظهر الأبحاث أن المراقبة الذاتية للوزن ومدخول السعرات الحرارية، جنبًا إلى جنب مع تنعيم الاتجاهات لتقليل الضوضاء اليومية، تساعد الأشخاص على فهم مسارهم وإجراء التعديلات في الوقت المناسب. يقوم نموذج التنبؤ قصير الأجل بتحويل مسارك الحديث إلى توقعات قابلة للتنفيذ تدعم الالتزام والعادات طويلة الأمد.
Key Studies
-
Critical analysis of dual-energy x-ray absorptiometry-measured body composition changes with voluntary weight loss.
Obesity (Silver Spring, Md.) • 2025
يظهر أهمية قياس تركيب الجسم بدقة في تتبع تغييرات الوزن، مما يدعم الحاجة إلى تنعيم الاتجاهات في نماذج توقع الوزن.
-
Exercise and eating motivation in weight loss maintenance: revisiting the motivational spillover with the NoHoW study.
Annals of behavioral medicine : a publication of the Society of Behavioral Medicine • 2025
يظهر كيف أن آليات المراقبة الذاتية والتغذية الراجعة تدعم الحفاظ على الوزن على المدى الطويل، مما يثبت فعالية تقديم توقعات واضحة وتصوير الاتجاهات.
-
Systematic Review of Machine Learning applied to the Prediction of Obesity and Overweight.
Journal of medical systems • 2023
تستعرض أساليب التعلم الآلي لتوقع الوزن، داعمةً استخدام النمذجة التنبؤية في تطبيقات إدارة الوزن.
-
Machine learning augmentation reduces prediction error in collective forecasting: development and validation across prediction markets with application to COVID events.
EBioMedicine • 2023
يظهر كيف يمكن أن يحسن التعلم الآلي دقة التنبؤ، وهو أمر ذو صلة بنماذج توقع اتجاه الوزن.
السعرات الحرارية المعتمدة على الميزانية
تساعد الميزانيات السعرية المحددة مسبقًا مع تعليقات واضحة "ضمن الميزانية" أو "تجاوز الميزانية" المستخدمين على اتخاذ خيارات غذائية مستنيرة في الوقت الفعلي. تُظهر الأبحاث أن هذا النهج في دعم القرار يحسن الالتزام بأهداف السعرات الحرارية من خلال تقليل العبء المعرفي وتوفير تعليقات فورية وقابلة للتنفيذ. يتماشى الإطار البسيط "الإنفاق مقابل الميزانية" مع مبادئ الاقتصاد السلوكي التي تظهر أن الناس يتخذون قرارات أفضل عندما يكون لديهم قيود واضحة وتعليقات فورية حول خياراتهم.
Key Studies
-
Exercise and eating motivation in weight loss maintenance: revisiting the motivational spillover with the NoHoW study.
Annals of behavioral medicine : a publication of the Society of Behavioral Medicine • 2025
يظهر أن تحديد الأهداف بشكل منظم وآليات التغذية الراجعة تحسن الالتزام بالأهداف الغذائية، مما يدعم نهج السعرات الحرارية المعتمد على الميزانية.
-
Intermittent fasting plus early time-restricted eating versus calorie restriction and standard care in adults at risk of type 2 diabetes: a randomized controlled trial.
Nature medicine • 2023
يظهر أن أساليب إدارة السعرات الحرارية المنظمة تحسن الالتزام والنتائج مقارنةً بالرعاية القياسية.
-
Intermittent Fasting versus Continuous Calorie Restriction: Which Is Better for Weight Loss?
Nutrients • 2022
يقارن استراتيجيات تقليل السعرات الحرارية المختلفة، موضحًا أن الميزانيات السعرية الواضحة تدعم الالتزام بغض النظر عن نهج التوقيت.
عجز السعرات الحرارية وتوازن الطاقة
توازن الطاقة - العلاقة بين السعرات الحرارية المستهلكة والسعرات الحرارية المحروقة - هو المحرك الرئيسي لتغير الوزن. تُظهر الأبحاث باستمرار أن خلق عجز في السعرات الحرارية يؤدي إلى فقدان الوزن، بينما يؤدي الفائض إلى زيادة الوزن. يساعد تصور هذا العجز في الوقت الفعلي المستخدمين على فهم كيف تؤثر اختياراتهم اليومية على تقدمهم نحو الأهداف. تقوم التطبيق بترجمة توازن الطاقة إلى لغة بسيطة، موضحة الفجوة بين المدخول الحالي والهدف، وما هي التغييرات التي يمكن أن تسد تلك الفجوة.
Key Studies
-
Critical analysis of dual-energy x-ray absorptiometry-measured body composition changes with voluntary weight loss.
Obesity (Silver Spring, Md.) • 2025
يؤكد أن توازن الطاقة هو الآلية الأساسية التي تحرك تغير الوزن، مما يثبت صحة نهج العجز في السعرات الحرارية.
-
Intermittent Fasting versus Continuous Calorie Restriction: Which Is Better for Weight Loss?
Nutrients • 2022
يظهر أن العجز في السعرات الحرارية، بغض النظر عن التوقيت، يؤدي إلى فقدان الوزن، مما يدعم مبدأ توازن الطاقة.
-
Effectiveness of Early Time-Restricted Eating for Weight Loss, Fat Loss, and Cardiometabolic Health in Adults With Obesity: A Randomized Clinical Trial.
JAMA internal medicine • 2022
يظهر أن العجز في السعرات الحرارية الذي يتحقق من خلال تناول الطعام في أوقات محددة يؤدي إلى فقدان وزن ملحوظ، مما يؤكد مبادئ توازن الطاقة.
-
Intermittent Fasting in Weight Loss and Cardiometabolic Risk Reduction: A Randomized Controlled Trial.
The journal of nursing research : JNR • 2022
يظهر أن العجز في السعرات الحرارية هو الآلية الرئيسية لفقدان الوزن، بغض النظر عن توقيت نمط تناول الطعام.
ماسح الطعام الذكي
تمكن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من التعرف التلقائي على الطعام من الصور، ووصف النصوص، ومسح الرموز الشريطية. تظهر الأبحاث أن تقدير التغذية المدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر دقة معقولة للأطعمة الشائعة، مما يساعد المستخدمين على تسجيل الوجبات بشكل أسرع وأكثر اتساقًا. تخلق مجموعة من تحليل الصور، ومسح الرموز الشريطية، وتحليل النصوص مسارات متعددة لتسجيل الطعام، مما يقلل من الحواجز أمام المراقبة الذاتية ويحسن الالتزام بتتبع السعرات الحرارية.
Key Studies
-
DietAI24 as a framework for comprehensive nutrition estimation using multimodal large language models.
Communications medicine • 2025
يظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة تقدير التغذية بدقة من صور الطعام والأوصاف.
-
Extract Nutritional Information from Bilingual Food Labels Using Large Language Models.
Journal of imaging • 2025
يظهر أن الذكاء الاصطناعي يمكنه استخراج معلومات التغذية من ملصقات الطعام، مما يدعم تسجيل الطعام القائم على الرموز الشريطية والنص.
-
Automated Artificial Intelligence-Based Thai Food Dietary Assessment System: Development and Validation.
Current developments in nutrition • 2024
يؤكد على أنظمة التعرف على الطعام المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتقييم النظام الغذائي، مما يظهر دقة في سيناريوهات تسجيل الطعام في العالم الحقيقي.
-
Natural language processing and machine learning approaches for food categorization and nutrition quality prediction compared with traditional methods.
The American journal of clinical nutrition • 2023
يقارن تصنيف الأغذية المعتمد على الذكاء الاصطناعي بالطرق التقليدية، موضحًا أن أساليب التعلم الآلي يمكن أن تصنف الأغذية بفعالية وتتنبأ بجودة التغذية.
-
Enhancing Clinical Data Management Through Barcode Integration and Research Electronic Data Capture: Scalable and Adaptable Implementation Study.
JMIR formative research • 2025
يظهر فعالية مسح الرموز الشريطية في التقاط البيانات بدقة، مما يدعم تسجيل الطعام القائم على الرموز الشريطية.
البصمة الكربونية
تشكل إنتاجية الغذاء جزءًا كبيرًا من انبعاثات غازات الدفيئة العالمية. تظهر الأبحاث أن الأطعمة المختلفة لها بصمات كربونية متفاوتة بشكل كبير، وأن الخيارات الغذائية يمكن أن تؤثر بشكل كبير على الاستدامة البيئية. يساعد تتبع البصمة الكربونية للوجبات المستخدمين على فهم الأثر البيئي لاختياراتهم الغذائية واتخاذ قرارات أكثر استدامة. تظهر الدراسات أن حتى التغييرات الغذائية الصغيرة يمكن أن تقلل بشكل ملحوظ من انبعاثات الكربون.
Key Studies
-
Sustainable diets reduce diet-related greenhouse gas emissions and improve diet quality: results from the MyPlanetDiet randomized controlled trial.
The American journal of clinical nutrition • 2025
يظهر أن أنماط التغذية المستدامة يمكن أن تقلل من انبعاثات غازات الدفيئة بينما تحسن من جودة النظام الغذائي، مما يثبت فعالية تتبع البصمة الكربونية.
-
Are healthier diets more sustainable? A cross-sectional assessment of 8 diet quality indexes and 7 sustainability metrics.
The American journal of clinical nutrition • 2025
يظهر العلاقة بين جودة النظام الغذائي والاستدامة البيئية، مما يدعم الوعي بالبصمة الكربونية في اختيارات الطعام.
-
Diet quality and environmental impact of university students' food choices at a South African university.
Frontiers in nutrition • 2025
يظهر أن اختيارات الطعام لها تأثيرات بيئية قابلة للقياس، مما يؤكد على أهمية تتبع بصمة الكربون.
-
Single-item substitutions can substantially reduce the carbon and water scarcity footprints of US diets.
The American journal of clinical nutrition • 2022
يظهر أن التغييرات الغذائية الصغيرة يمكن أن تقلل بشكل كبير من بصمات الكربون، مما يدعم قيمة تتبع الكربون في خيارات الطعام.
-
Cooking at Home, Fast Food, Meat Consumption, and Dietary Carbon Footprint among US Adults.
International journal of environmental research and public health • 2022
يظهر كيف تؤثر خيارات الطعام المختلفة وطرق التحضير على البصمة الكربونية، مما يثبت صحة تتبع الكربون على مستوى الوجبات.
-
Greenhouse gas emissions, cost, and diet quality of specific diet patterns in the United States.
The American journal of clinical nutrition • 2023
يقارن بصمات الكربون عبر أنماط النظام الغذائي المختلفة، مما يظهر تباينًا كبيرًا وأهمية التتبع.
كشف الغلوتين
بالنسبة للأشخاص الذين يعانون من مرض السيلياك أو حساسية الغلوتين، فإن تجنب الغلوتين أمر ضروري للصحة. تظهر الأبحاث أن حتى كميات صغيرة من الغلوتين يمكن أن تسبب أعراضًا وأضرارًا طويلة الأمد لدى الأفراد الحساسين. يمكن أن يساعد مسح الرموز الشريطية وتحليل الطعام في تحديد المنتجات التي تحتوي على الغلوتين، مما يوفر فحصًا سريعًا لدعم الالتزام بنظام غذائي خالٍ من الغلوتين. بينما يوفر التطبيق مؤشرات بناءً على معلومات المنتج، من المهم ملاحظة أنه يعتبر تقديرًا وليس بديلاً عن قراءة الملصقات بعناية أو الإرشادات الطبية.
Key Studies
-
Diagnostic Accuracy of IgA Anti-Transglutaminase Assessed by Chemiluminescence: A Systematic Review and Meta-Analysis.
Nutrients • 2024
تستعرض طرق التشخيص لمرض السيلياك، مع تسليط الضوء على أهمية الكشف الدقيق عن الغلوتين للأشخاص المصابين بمرض السيلياك.
-
Recent advancements in the sensors for food analysis to detect gluten: A mini-review [2019-2023].
Food chemistry • 2024
يستعرض الأساليب التكنولوجية للكشف عن الغلوتين في الأطعمة، داعماً استخدام تحليل الأغذية لفحص الغلوتين.
-
Evaluation of the Usefulness of an Automatable Immunoassay for Monitoring Celiac Disease by Quantification of Immunogenic Gluten Peptides in Urine.
Nutrients • 2023
يظهر أهمية مراقبة التعرض للغلوتين للأشخاص الذين يعانون من مرض السيلياك، مما يثبت الحاجة إلى أدوات كشف الغلوتين.
-
Rapid Anti-tTG-IgA Screening Test for Early Diagnosis of Celiac Disease in Pediatric Populations.
Nutrients • 2023
يظهر أهمية الكشف المبكر ورصد التعرض للغلوتين في إدارة مرض السيلياك.
عرض الصيام ونمذجة التنبؤ
الصيام المتقطع وتناول الطعام المقيد بالوقت هما نهجان غذائيان يحدان من تناول الطعام إلى فترات زمنية محددة. تظهر الأبحاث أن فوائد هذه النهجين تتوسطها بشكل كبير إجمالي السعرات الحرارية المتناولة والاتساق، بدلاً من التوقيت فقط. تساعد نمذجة التنبؤ المستخدمين على رؤية كيف ترتبط أنماط صيامهم باتجاهات وزنهم وتوقعاتهم. يربط التطبيق بين فترات الصيام وميزانيات السعرات الحرارية، والاتجاهات، والتوقعات، مما يجعل العلاقة بين الصيام والنتائج واضحة وقابلة للتنفيذ.
Key Studies
-
Intermittent fasting strategies and their effects on body weight and other cardiometabolic risk factors: systematic review and network meta-analysis of randomised clinical trials.
BMJ (Clinical research ed.) • 2025
مراجعة شاملة تظهر أن استراتيجيات الصيام المتقطع فعالة لفقدان الوزن، مع فوائد يتم تحقيقها من خلال تقليل السعرات الحرارية.
-
Time-restricted eating: Watching the clock to treat obesity.
Cell metabolism • 2024
تستعرض أبحاث تناول الطعام المقيد بالوقت، موضحة أن الفوائد تعود أساسًا إلى تقليل السعرات الحرارية بدلاً من التوقيت وحده.
-
Health Benefits of Intermittent Fasting.
Microbial physiology • 2024
تلخص الفوائد الصحية للصيام المتقطع، داعمةً دمج تتبع الصيام مع إدارة السعرات الحرارية والوزن.
-
A meta-analysis comparing the effectiveness of alternate day fasting, the 5:2 diet, and time-restricted eating for weight loss.
Obesity (Silver Spring, Md.) • 2023
يقارن بين أساليب الصيام المختلفة، موضحًا أن جميعها فعالة عندما تخلق عجزًا في السعرات الحرارية، مما يدعم العلاقة بين الصيام وتوازن الطاقة.
-
Clinical application of intermittent fasting for weight loss: progress and future directions.
Nature reviews. Endocrinology • 2022
يستعرض الأدلة السريرية للصيام المتقطع، مشددًا على أن النتائج مرتبطة بتناول السعرات الحرارية ويدعم النمذجة التنبؤية لتأثيرات الصيام.
-
Time-restricted Eating for the Prevention and Management of Metabolic Diseases.
Endocrine reviews • 2022
مراجعة شاملة لتناول الطعام المقيد بالوقت، تظهر فعاليته عند دمجه مع الوعي بالسعرات الحرارية والتتبع.
المراجع الكاملة
قائمة كاملة بجميع المراجع التي تمت مراجعتها من قبل الأقران. تشير العلامات إلى أي ميزة (ميزات) تدعمها كل مرجع.
-
1Critical analysis of dual-energy x-ray absorptiometry-measured body composition changes with voluntary weight loss.Heymsfield SB, Ramirez S, Yang S et al. • Obesity (Silver Spring, Md.) • 2025[Calorie Deficit][Weight Forecast]
-
2Exercise and eating motivation in weight loss maintenance: revisiting the motivational spillover with the NoHoW study.Palmeira AL, Carraça EV, Santos I et al. • Annals of behavioral medicine : a publication of the Society of Behavioral Medicine • 2025
-
3Diet quality and environmental impact of university students' food choices at a South African university.Sahadeo S, Naicker A, Makanjana O et al. • Frontiers in nutrition • 2025[Carbon Footprint]
-
4Considering greenhouse gas emissions from feed production in diet formulation for dairy cows as a means of reducing the carbon footprint.Managos M, Lindahl C, Agenäs S et al. • Animal : an international journal of animal bioscience • 2025[AI Food Scanner][Carbon Footprint]
-
5Are healthier diets more sustainable? A cross-sectional assessment of 8 diet quality indexes and 7 sustainability metrics.Conrad Z, Thorne-Lyman AL, Wu S et al. • The American journal of clinical nutrition • 2025[AI Food Scanner][Carbon Footprint]
-
6Enhancing Clinical Data Management Through Barcode Integration and Research Electronic Data Capture: Scalable and Adaptable Implementation Study.Zhang R, Chiron S, Tyree R et al. • JMIR formative research • 2025[AI Food Scanner]
-
7Extract Nutritional Information from Bilingual Food Labels Using Large Language Models.Assiri FY, Alahmadi MD, Almuashi MA et al. • Journal of imaging • 2025[AI Food Scanner]
-
8Intermittent fasting strategies and their effects on body weight and other cardiometabolic risk factors: systematic review and network meta-analysis of randomised clinical trials.Semnani-Azad Z, Khan TA, Chiavaroli L et al. • BMJ (Clinical research ed.) • 2025[Fasting View]
-
9DietAI24 as a framework for comprehensive nutrition estimation using multimodal large language models.Yan R, Luo H, Lu J et al. • Communications medicine • 2025[AI Food Scanner]
-
10Retinopathy of Prematurity.Kaur K, Mikes BA • Journal • 2025
-
11Machine learning for forecasting initial seizure onset in neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy.Bernardo D, Kim J, Cornet MC et al. • Epilepsia • 2025[Weight Forecast]
-
12Machine learning-based prediction of G-CSF-induced hematopoietic stem cell mobilization outcomes in healthy volunteers.Shi C, Zeng X, Ge J et al. • Bone marrow transplantation • 2025[Weight Forecast]
-
13Sustainable diets reduce diet-related greenhouse gas emissions and improve diet quality: results from the MyPlanetDiet randomized controlled trial.Davies KP, Gibney ER, Leonard UM et al. • The American journal of clinical nutrition • 2025[AI Food Scanner][Carbon Footprint][Carbon Footprint]
-
14Sustainable Breastfeeding: A State-of-the Art Review.Bai YK, Alsaidi M • Journal of human lactation : official journal of International Lactation Consultant Association • 2024
-
15Environmental and Health Sustainability of the Mediterranean Diet: A Systematic Review.Lorca-Camara V, Bosque-Prous M, Bes-Rastrollo M et al. • Advances in nutrition (Bethesda, Md.) • 2024[AI Food Scanner][Carbon Footprint]
-
16[Analysis of food carbon footprint and its socio-demographic disparities in China in 2018].Hong X, Li W, Wang L et al. • Wei sheng yan jiu = Journal of hygiene research • 2024[Carbon Footprint]
-
17The impact of slaughter weight and sex on the carbon footprint of pig feed intake.De Cuyper C, Van den Broeke A, Van Linden V et al. • Animal : an international journal of animal bioscience • 2024
-
18Diagnostic Accuracy of IgA Anti-Transglutaminase Assessed by Chemiluminescence: A Systematic Review and Meta-Analysis.Pjetraj D, Pulvirenti A, Moretti M et al. • Nutrients • 2024
-
19Recent advancements in the sensors for food analysis to detect gluten: A mini-review [2019-2023].Jain S, Lamba BY, Dubey SK • Food chemistry • 2024[Gluten Detection]
-
20Automated Artificial Intelligence-Based Thai Food Dietary Assessment System: Development and Validation.Chotwanvirat P, Prachansuwan A, Sridonpai P et al. • Current developments in nutrition • 2024[AI Food Scanner][AI Food Scanner]
-
21Time-restricted eating: Watching the clock to treat obesity.Ezpeleta M, Cienfuegos S, Lin S et al. • Cell metabolism • 2024[Fasting View]
-
22Health Benefits of Intermittent Fasting.Reddy BL, Reddy VS, Saier MH Jr • Microbial physiology • 2024[Fasting View]
-
23Effect of intermittent fasting 16:8 and 14:10 compared with control-group on weight reduction and metabolic outcomes in obesity with type 2 diabetes patients: A randomized controlled trial.Sukkriang N, Buranapin S • Journal of diabetes investigation • 2024[Fasting View]
-
24Interpretable machine learning model for new-onset atrial fibrillation prediction in critically ill patients: a multi-center study.Guan C, Gong A, Zhao Y et al. • Critical care (London, England) • 2024[Weight Forecast]
-
25Machine learning based clinical prediction model for 1-year mortality in Sepsis patients with atrial fibrillation.Meng H, Guo L, Pan Y et al. • Heliyon • 2024[Weight Forecast]
-
26Machine learning for air quality index (AQI) forecasting: shallow learning or deep learning?Kalantari E, Gholami H, Malakooti H et al. • Environmental science and pollution research international • 2024[Weight Forecast]
-
27Health outcomes, environmental impacts, and diet costs of adherence to the EAT-Lancet Diet in China in 1997-2015: a health and nutrition survey.Cai H, Talsma EF, Chang Z et al. • The Lancet. Planetary health • 2024[Carbon Footprint]
-
28Adherence to a Planetary Health Diet, Environmental Impacts, and Mortality in Chinese Adults.Ye YX, Geng TT, Zhou YF et al. • JAMA network open • 2023[Carbon Footprint]
-
29Environmental impacts and diet quality of popular diet models compared to Turkey's national nutrition guidelines.Kemaloglu M, Öner N, Soylu M • Nutrition & dietetics : the journal of the Dietitians Association of Australia • 2023[Carbon Footprint]
-
30Forage based diet as an alternative to a high concentrate diet for finishing young bulls - Effects on growth performance, greenhouse gas emissions and meat quality.Santos-Silva J, Alves SP, Francisco A et al. • Meat science • 2023[Carbon Footprint]
-
31Evaluation of the Usefulness of an Automatable Immunoassay for Monitoring Celiac Disease by Quantification of Immunogenic Gluten Peptides in Urine.Segura V, Ruiz-Carnicer Á, Mendía I et al. • Nutrients • 2023[Gluten Detection]
-
32Rapid Anti-tTG-IgA Screening Test for Early Diagnosis of Celiac Disease in Pediatric Populations.Mendia I, Segura V, Ruiz-Carnicer Á et al. • Nutrients • 2023[Gluten Detection]
-
33Natural language processing and machine learning approaches for food categorization and nutrition quality prediction compared with traditional methods.Hu G, Ahmed M, L'Abbé MR • The American journal of clinical nutrition • 2023[Weight Forecast][AI Food Scanner][AI Food Scanner]
-
34A meta-analysis comparing the effectiveness of alternate day fasting, the 5:2 diet, and time-restricted eating for weight loss.Elortegui Pascual P, Rolands MR, Eldridge AL et al. • Obesity (Silver Spring, Md.) • 2023[Fasting View]
-
35Intermittent fasting plus early time-restricted eating versus calorie restriction and standard care in adults at risk of type 2 diabetes: a randomized controlled trial.Teong XT, Liu K, Vincent AD et al. • Nature medicine • 2023[Budget-Based Calories][Calorie Deficit][Fasting View]
-
36[Intermittent fasting and human metabolic health].Carvajal V, Marín A, Gihardo D et al. • Revista medica de Chile • 2023[Fasting View]
-
37Systematic Review of Machine Learning applied to the Prediction of Obesity and Overweight.Ferreras A, Sumalla-Cano S, Martínez-Licort R et al. • Journal of medical systems • 2023[Weight Forecast][Weight Forecast][Weight Forecast]
-
38Machine learning augmentation reduces prediction error in collective forecasting: development and validation across prediction markets with application to COVID events.Gruen A, Mattingly KR, Morwitch E et al. • EBioMedicine • 2023[Weight Forecast]
-
39A Machine Learning Model Ensemble for Mixed Power Load Forecasting across Multiple Time Horizons.Giamarelos N, Papadimitrakis M, Stogiannos M et al. • Sensors (Basel, Switzerland) • 2023[Weight Forecast]
-
40Accurate prediction of calving in dairy cows by applying feature engineering and machine learning.Vázquez-Diosdado JA, Gruhier J, Miguel-Pacheco GG et al. • Preventive veterinary medicine • 2023[Weight Forecast]
-
41Application of machine learning algorithms to construct and validate a prediction model for coronary heart disease risk in patients with periodontitis: a population-based study.Wang Y, Ni B, Xiao Y et al. • Frontiers in cardiovascular medicine • 2023[Weight Forecast]
-
42Population Pharmacokinetic Modeling Combined With Machine Learning Approach Improved Tacrolimus Trough Concentration Prediction in Chinese Adult Liver Transplant Recipients.Li ZR, Li RD, Niu WJ et al. • Journal of clinical pharmacology • 2023[Weight Forecast]
-
43The importance of eggs in an environmentally sustainable diet.Mason P • Nutrition bulletin • 2023[AI Food Scanner][Carbon Footprint][Carbon Footprint]
-
44Carbon dioxide (CO(2)) emissions and adherence to Mediterranean diet in an adult population: the Mediterranean diet index as a pollution level index.García S, Bouzas C, Mateos D et al. • Environmental health : a global access science source • 2023[Carbon Footprint]
-
45Carbon Footprint of Away-From-Home Food Consumption in Brazilian Diet.Bezerra IN, Verde SMML, Almeida BS et al. • International journal of environmental research and public health • 2022[Carbon Footprint]
-
46Water-Food-Carbon Nexus Related to the Producer-Consumer Link: A Review.Wang J, Sun S, Yin Y et al. • Advances in nutrition (Bethesda, Md.) • 2022[Carbon Footprint]
-
47Ultra-processed food intake and diet carbon and water footprints: a national study in Brazil.Garzillo JMF, Poli VFS, Leite FHM et al. • Revista de saude publica • 2022[Carbon Footprint]
-
48Cooking at Home, Fast Food, Meat Consumption, and Dietary Carbon Footprint among US Adults.Wolfson JA, Willits-Smith AM, Leung CW et al. • International journal of environmental research and public health • 2022[Carbon Footprint]
-
49Food purchase behaviour in a Finnish population: patterns, carbon footprints and expenditures.Meinilä J, Hartikainen H, Tuomisto HL et al. • Public health nutrition • 2022[Carbon Footprint]
-
50The positive climate impact of the Mediterranean diet and current divergence of Mediterranean countries towards less climate sustainable food consumption patterns.Castaldi S, Dembska K, Antonelli M et al. • Scientific reports • 2022[AI Food Scanner][Carbon Footprint]
-
51Single-item substitutions can substantially reduce the carbon and water scarcity footprints of US diets.Rose D, Willits-Smith AM, Heller MC • The American journal of clinical nutrition • 2022[Carbon Footprint]
-
52Carbon Footprint Reduction by Transitioning to a Diet Consistent with the Danish Climate-Friendly Dietary Guidelines: A Comparison of Different Carbon Footprint Databases.Trolle E, Nordman M, Lassen AD et al. • Foods (Basel, Switzerland) • 2022[Carbon Footprint]
-
53Clinical application of intermittent fasting for weight loss: progress and future directions.Varady KA, Cienfuegos S, Ezpeleta M et al. • Nature reviews. Endocrinology • 2022[Fasting View]
-
54Intermittent Fasting and Metabolic Health.Vasim I, Majeed CN, DeBoer MD • Nutrients • 2022[Fasting View]
-
55Effectiveness of Early Time-Restricted Eating for Weight Loss, Fat Loss, and Cardiometabolic Health in Adults With Obesity: A Randomized Clinical Trial.Jamshed H, Steger FL, Bryan DR et al. • JAMA internal medicine • 2022[Fasting View]
-
56Intermittent Fasting versus Continuous Calorie Restriction: Which Is Better for Weight Loss?Zhang Q, Zhang C, Wang H et al. • Nutrients • 2022[Budget-Based Calories][Calorie Deficit][Fasting View]
-
57Intermittent Fasting in Weight Loss and Cardiometabolic Risk Reduction: A Randomized Controlled Trial.Chair SY, Cai H, Cao X et al. • The journal of nursing research : JNR • 2022[Fasting View]
-
58Time-restricted Eating for the Prevention and Management of Metabolic Diseases.Manoogian ENC, Chow LS, Taub PR et al. • Endocrine reviews • 2022[Fasting View]
-
59Time restricted eating for the prevention of type 2 diabetes.Cienfuegos S, McStay M, Gabel K et al. • The Journal of physiology • 2022
-
60Design of Machine Learning Algorithm for Tourism Demand Prediction.Yu N, Chen J • Computational and mathematical methods in medicine • 2022[Weight Forecast]