LyteFast-ի հետազոտական աջակցությունը
Համաձայնեցված աղբյուրներ, որոնք աջակցում են քաշի կանխատեսմանը, էներգետիկ հավասարակշռությանը, սննդակարգերի ածխածնային հետքի, գլուտենի հայտնաբերմանը, սննդի տվյալների բազաներին և արհեստական բանականությամբ սննդի վերլուծությանը:
Հղումները բացվում են ձեր լեզվով, եթե հասանելի են • Առաջնորդվում է Հարվարդի, Ստենֆորդի և ՄԻԹ-ի հետազոտություններով
Քաշի կանխատեսում
Քաշի կանխատեսումը օգտագործում է կանխատեսող մոդելներ, որոնք հիմնված են էներգետիկ հավասարակշռության սկզբունքների վրա՝ վերջին տվյալներից ապագա քաշի միտումները կանխատեսելու համար: Հետազոտությունները ցույց են տալիս, որ քաշի և կալորիականության ընդունման ինքնակառավարման մոնիտորինգը, համակցված օրական աղմուկը նվազեցնելու համար միտումների հարթեցմամբ, օգնում է մարդկանց հասկանալ իրենց ուղին և ժամանակին փոփոխություններ կատարել: Կարճաժամկետ կանխատեսող մոդելավորումը ձեր վերջին ուղին վերածում է գործող կանխատեսումների, որոնք աջակցում են համապատասխանությանը և երկարաժամկետ սովորություններին:
Key Studies
-
Critical analysis of dual-energy x-ray absorptiometry-measured body composition changes with voluntary weight loss.
Obesity (Silver Spring, Md.) • 2025
Ցույց է տալիս ճշգրիտ մարմնի կազմի չափման կարևորությունը քաշի փոփոխությունների հետևման մեջ, աջակցելով քաշի կանխատեսման մոդելներում միտումների հարթեցման անհրաժեշտությանը:
-
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
Ցույց է տալիս, թե ինչպես ինքնակառավարման և հետադարձ կապի մեխանիզմները աջակցում են երկարաժամկետ քաշի պահպանմանը, հաստատելով պարզ կանխատեսումների և միտումների տեսողականացման տրամադրման մոտեցումը:
-
Systematic Review of Machine Learning applied to the Prediction of Obesity and Overweight.
Journal of medical systems • 2023
Արձանագրում է քանակական ուսուցման մոտեցումները քաշի կանխատեսման համար, աջակցելով կանխատեսող մոդելավորման օգտագործմանը քաշի կառավարման կիրառություններում:
-
Machine learning augmentation reduces prediction error in collective forecasting: development and validation across prediction markets with application to COVID events.
EBioMedicine • 2023
Ձեռնարկում է, թե ինչպես կարող է մեքենայական ուսուցումը բարելավել կանխատեսման ճշգրտությունը, որը վերաբերում է քաշի միտումների կանխատեսման մոդելներին:
Բյուջետային Կալորիաներ
Նախահաստատված կալորիական բյուջեներն, որոնք ունեն հստակ «բյուջեի սահմաններում» կամ «բյուջեից դուրս» արձագանքներ, օգնում են օգտվողներին իրական ժամանակում տեղեկացված սննդի ընտրություններ կատարել: Ուսումնասիրությունները ցույց են տալիս, որ այս որոշումների աջակցման մոտեցումը բարելավում է կալորիական նպատակներին հետևելու մակարդակը՝ նվազեցնելով կոգնիտիվ ծանրաբեռնվածությունը և տրամադրելով անմիջական, գործնական արձագանքներ: Սովորական «ծախս vs. բյուջե» շրջանակը համապատասխանում է վարքային տնտեսագիտության սկզբունքներին, որոնք ցույց են տալիս, որ մարդիկ ավելի լավ որոշումներ են կայացնում, երբ ունեն հստակ սահմանափակումներ և անմիջական արձագանքներ իրենց ընտրությունների վերաբերյալ:
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
Ցույց է տալիս, որ կառուցվածքային նպատակների սահմանումը և հետադարձ կապի մեխանիզմները բարելավում են սննդային նպատակներին համապատասխանությունը, աջակցելով բյուջետային կալորիականության մոտեցմանը:
-
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
Ցույց է տալիս, որ կառուցվածքային կալորիաների կառավարման մոտեցումները բարելավում են հետևողականությունը և արդյունքները համեմատած ստանդարտ խնամքի հետ:
-
Intermittent Fasting versus Continuous Calorie Restriction: Which Is Better for Weight Loss?
Nutrients • 2022
Համեմատում է տարբեր կալորիաների սահմանափակման ռազմավարությունները, ցույց տալով, որ հստակ կալորիական բյուջեները աջակցում են հետևողականությանը՝ անկախ ժամանակային մոտեցումից:
Կալորիականության պակաս և էներգետիկ հավասարակշռություն
Energiya balans—կալորիաների սպառման և կալորիաների այրման միջև հարաբերությունը—կշռի փոփոխության հիմնական շարժիչն է: Հետազոտությունները մշտապես ցույց են տալիս, որ կալորիականության դեֆիցիտ ստեղծելը հանգեցնում է կշռի կորստի, մինչդեռ ավելցուկը հանգեցնում է կշռի ավելացման: Այս դեֆիցիտը իրական ժամանակում պատկերացնելը օգնում է օգտվողներին հասկանալ, թե ինչպես են իրենց օրական ընտրությունները ազդում իրենց նպատակներին հասնելու progreso-ի վրա: Ծրագրային ապահովումը էներգիայի բալանսը թարգմանում է պարզ լեզվով, ցույց տալով ներկայիս սպառման և նպատակային սպառման միջև եղած տարբերությունը, և ինչ փոփոխություններ կարող են փակել այդ տարբերությունը:
Key Studies
-
Critical analysis of dual-energy x-ray absorptiometry-measured body composition changes with voluntary weight loss.
Obesity (Silver Spring, Md.) • 2025
Հաստատում է, որ էներգիայի հավասարակշռությունը քաշի փոփոխության հիմանական մեխանիզմն է, վավերացնելով կալորիականության դեֆիցիտի մոտեցումը:
-
Intermittent Fasting versus Continuous Calorie Restriction: Which Is Better for Weight Loss?
Nutrients • 2022
Ցույց է տալիս, որ կալորիականության բացը, անկախ ժամանակից, առաջացնում է քաշի կորուստ, աջակցելով էներգետիկ հավասարակշռության սկզբունքին:
-
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
Ցույց է տալիս, որ ժամանակային սահմանափակ սննդակարգով ձեռք բերված կալորիականության դեֆիցիտը հանգեցնում է չափելի քաշի կորստի, հաստատելով էներգետիկ հավասարակշռության սկզբունքները:
-
Intermittent Fasting in Weight Loss and Cardiometabolic Risk Reduction: A Randomized Controlled Trial.
The journal of nursing research : JNR • 2022
Ցույց է տալիս, որ կալորիականության դեֆիցիտը քաշի կորստի հիմնական մեխանիզմն է, անկախ սննդի օրակարգի ժամանակից:
AI սննդի սկաներ
Արհեստական բանականությունն ու մեքենայական ուսուցումը հնարավորություն են տալիս ավտոմատ սննդի ճանաչման համար լուսանկարներից, տեքստային նկարագրություններից և բարքոդների սկանավորումից: Հետազոտությունները ցույց են տալիս, որ AI-ով ղեկավարվող սննդի գնահատումը կարող է տրամադրել ընդունելի ճշգրտություն սովորական սննդի համար, օգնելով օգտվողներին արագ և շարունակաբար գրանցել իրենց սննդակարգը: Լուսանկարների վերլուծության, բարքոդների սկանավորման և տեքստի վերծանման համադրությունը ստեղծում է սննդի գրանցման մի քանի ուղիներ, նվազեցնելով ինքնակառավարման խոչընդոտները և բարելավելով կալորիաների հաշվարկման պահպանման մակարդակը:
Key Studies
-
DietAI24 as a framework for comprehensive nutrition estimation using multimodal large language models.
Communications medicine • 2025
Ցույց է տալիս, թե ինչպես արհեստական բանականությունն ու մեծ լեզվաբառարանային մոդելները կարող են ճշգրիտ գնահատել սննդանյութերը սննդի պատկերներից և նկարագրություններից:
-
Extract Nutritional Information from Bilingual Food Labels Using Large Language Models.
Journal of imaging • 2025
Ցույց է տալիս, որ արհեստական բանականությունը կարող է սննդի պիտակներից սննդային տեղեկություններ հանել, աջակցելով բարքոդային և տեքստային սննդի գրանցմանը:
-
Automated Artificial Intelligence-Based Thai Food Dietary Assessment System: Development and Validation.
Current developments in nutrition • 2024
Վավերացնում է արհեստական բանականության վրա հիմնված սննդի ճանաչման համակարգերը սննդակարգի գնահատման համար, ցույց տալով ճշգրտություն իրական աշխարհում սննդի գրանցման սցենարներում:
-
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
Համեմատում է արհեստական բանականության վրա հիմնված սննդի դասակարգումը ավանդական մեթոդների հետ, ցույց տալով, որ մեքենայական ուսուցման մոտեցումները կարող են արդյունավետ կերպով դասակարգել սնունդն ու կանխատեսել սննդային որակը:
-
Enhancing Clinical Data Management Through Barcode Integration and Research Electronic Data Capture: Scalable and Adaptable Implementation Study.
JMIR formative research • 2025
Ցույց է տալիս բարքոդի սկանավորման արդյունավետությունը ճշգրիտ տվյալների հավաքագրման համար, աջակցելով բարքոդի վրա հիմնված սննդի գրանցմանը:
Կարբոնային հետք
Food production accounts for a significant portion of global greenhouse gas emissions. Research shows that different foods have vastly different carbon footprints, and dietary choices can substantially impact environmental sustainability. Tracking the carbon footprint of meals helps users understand the environmental impact of their food choices and make more sustainable decisions. Studies demonstrate that even small dietary changes can meaningfully reduce carbon emissions.
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
Ցույց է տալիս, որ կայուն սննդային ձևաչափերը կարող են նվազեցնել ջերմոցային գազերի արտանետումները, միաժամանակ բարելավելով սննդի որակը, հաստատելով ածխածնի հետքի հետևման արդյունավետությունը:
-
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
Ցույց է տալիս սննդի որակի և շրջակա միջավայրի կայունության միջև կապը, աջակցելով ածխածնի հետքի գիտակցությանը սննդի ընտրության մեջ:
-
Diet quality and environmental impact of university students' food choices at a South African university.
Frontiers in nutrition • 2025
Ցույց է տալիս, որ սննդի ընտրությունները չափելի էկոլոգիական ազդեցություններ ունեն, հաստատելով ածխածնի հետքի հետևման կարևորությունը:
-
Single-item substitutions can substantially reduce the carbon and water scarcity footprints of US diets.
The American journal of clinical nutrition • 2022
Ցույց է տալիս, որ փոքր սննդային փոփոխությունները կարող են նշանակալիորեն նվազեցնել ածխածնի հետքերը, աջակցելով սննդի ընտրության մեջ ածխածնի հետևման արժեքին:
-
Cooking at Home, Fast Food, Meat Consumption, and Dietary Carbon Footprint among US Adults.
International journal of environmental research and public health • 2022
Ցույց է տալիս, թե ինչպես տարբեր սննդի ընտրությունները և պատրաստման մեթոդները ազդում են ածխածնի հետքի վրա, հաստատելով ուտելիքի մակարդակի ածխածնի հետևման արդյունավետությունը:
-
Greenhouse gas emissions, cost, and diet quality of specific diet patterns in the United States.
The American journal of clinical nutrition • 2023
Համեմատում է ածխածնի հետքերն տարբեր սննդի ձևերի միջև, ցույց տալով նշանակալի տարբերություններ և հետևելու կարևորությունը:
Գլուտենի հայտնաբերում
Սիելիակ հիվանդություն կամ գլուտենի զգայունություն ունեցող մարդկանց համար գլուտենից խուսափելը կարևոր է առողջության համար: Հետազոտությունները ցույց են տալիս, որ նույնիսկ փոքր քանակությամբ գլուտենը կարող է առաջացնել ախտանիշներ և երկարաժամկետ վնաս զգայուն անձանց համար: Բարկոդի սկանավորումը և սննդի վերլուծությունը կարող են օգնել ճանաչել գլուտեն պարունակող արտադրանքները, ապահովելով արագ սքրինինգ գլուտեն-ազատ դիետային հետևելու համար: Չնայած որ հավելվածը տրամադրում է ցուցիչներ արտադրանքի տեղեկատվության հիման վրա, կարևոր է նշել, որ դա գնահատիչ է, ոչ թե փոխարինող ուշադիր պիտակի կարդալու կամ բժշկական խորհրդատվության համար:
Key Studies
-
Diagnostic Accuracy of IgA Anti-Transglutaminase Assessed by Chemiluminescence: A Systematic Review and Meta-Analysis.
Nutrients • 2024
Նայում է ցելյակի հիվանդության ախտորոշման մեթոդներին, ընդգծելով ճշգրիտ գլուտենի հայտնաբերման կարևորությունը ցելյակի հիվանդությամբ տառապողների համար:
-
Recent advancements in the sensors for food analysis to detect gluten: A mini-review [2019-2023].
Food chemistry • 2024
Անալիզում է սննդի մեջ գլուտենի հայտնաբերման տեխնոլոգիական մոտեցումները, աջակցելով սննդի վերլուծության օգտագործմանը գլուտենի սկրինինգի համար:
-
Evaluation of the Usefulness of an Automatable Immunoassay for Monitoring Celiac Disease by Quantification of Immunogenic Gluten Peptides in Urine.
Nutrients • 2023
Ցույց է տալիս ցելյակի հիվանդություն ունեցող մարդկանց համար գլուտենի ազդեցության մոնիտորինգի կարևորությունը, հաստատելով գլուտենի հայտնաբերման գործիքների անհրաժեշտությունը:
-
Rapid Anti-tTG-IgA Screening Test for Early Diagnosis of Celiac Disease in Pediatric Populations.
Nutrients • 2023
Ցույց է տալիս ցելյակ հիվանդության կառավարման մեջ գլուտենի ազդեցության վաղ հայտնաբերման և մոնիտորինգի կարևորությունը:
Ապահովման տեսք և կանխատեսող մոդելավորում
Միջանկյալ ծոմապահությունը և ժամանակով սահմանափակ սնունդը սննդային մոտեցումներ են, որոնք սահմանափակում են սնունդ ընդունելը որոշակի ժամանակահատվածներով: Հետազոտությունները ցույց են տալիս, որ այս մոտեցումների առավելությունները հիմնականում պայմանավորված են ընդհանուր կալորիականության ընդունմամբ և կայունությամբ, այլ ոչ թե միայն ժամանակացույցով: Նախատեսող մոդելավորումը օգնում է օգտվողներին տեսնել, թե ինչպես են իրենց ծոմապահության նախապատվությունները կապված իրենց քաշի միտումների և կանխատեսումների հետ: Ծրագրի միջոցով ծոմապահության ժամանակահատվածները կապվում են կալորիականության բյուջեների, միտումների և կանխատեսումների հետ, ինչը պարզ և գործնական դարձնում է ծոմապահության և արդյունքների միջև կապը:
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
Համապարփակ ակնարկ, որը ցույց է տալիս, որ ընդմիջված սովեցման ռազմավարությունները արդյունավետ են քաշի կորստի համար, իսկ օգուտները պայմանավորված են կալորիաների նվազեցմամբ:
-
Time-restricted eating: Watching the clock to treat obesity.
Cell metabolism • 2024
Ամփոփում է ժամանակով սահմանափակ սննդի հետազոտությունը, ցույց տալով, որ առավելությունները հիմնականում պայմանավորված են կալորիաների նվազեցմամբ, այլ ոչ թե միայն ժամանակի ընտրությամբ:
-
Health Benefits of Intermittent Fasting.
Microbial physiology • 2024
Ամփոփում է միջանկյալ ծոմապահության առողջական առավելությունները, աջակցելով ծոմապահության հետևման ինտեգրմանը կալորիաների և քաշի կառավարման հետ:
-
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
Համեմատում է տարբեր ծոմապահության մոտեցումները, ցույց տալով, որ բոլորն էլ արդյունավետ են, երբ ստեղծում են կալորիականության դեֆիցիտ, աջակցելով ծոմապահության և էներգետիկ հավասարակշռության միջև կապին:
-
Clinical application of intermittent fasting for weight loss: progress and future directions.
Nature reviews. Endocrinology • 2022
Անհրաժեշտ է վերանայել միջանկյալ ծոմապահության կլինիկական ապացույցները, ընդգծելով, որ արդյունքները կապված են կալորիականության ընդունման հետ և աջակցում են ծոմապահության ազդեցությունների կանխատեսողական մոդելավորմանը:
-
Time-restricted Eating for the Prevention and Management of Metabolic Diseases.
Endocrine reviews • 2022
Ժամանակային սահմանափակ սննդի համապարփակ վերանայում, որը ցույց է տալիս դրա արդյունավետությունը կալորիաների գիտակցության և հետևման հետ համակցված։
Լրիվ հղումներ
Ամբողջական ցանկը բոլոր մասնագիտական վերանայված աղբյուրների: Թեգերը ցույց են տալիս, թե welke հատկություն(ներ) աջակցում է յուրաքանչյուր աղբյուր:
-
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]