LyteFast-ты қолдайтын зерттеулер
Салмақты болжау, энергия теңгерімі, диеталардың көміртегі іздері, глютенді анықтау, тамақтану деректер базалары және AI тамақ талдауы бойынша рецензияланған дереккөздер.
Сілтемелер сіздің тіліңізде ашылады, егер ол қолжетімді болса • Гарвард, Стэнфорд және MIT зерттеулеріне басымдық беріледі
Салмақты болжау
Салмақты болжау энергия балансы принциптеріне негізделген болжамдық модельдерді пайдаланып, соңғы деректерден болашақ салмақ тенденцияларын жобалайды. Зерттеулер көрсеткендей, салмақты және калория қабылдауды өздігінен бақылау, күнделікті шуды азайту үшін трендті тегістеумен бірге, адамдарға өз траекториясын түсінуге және уақытында түзетулер жасауға көмектеседі. Қысқа мерзімді болжамдық модельдеу сіздің соңғы траекторияңызды әрекет етуге болатын болжамдарға айналдырады, бұл адалдықты және ұзақ мерзімді әдеттерді қолдауға көмектеседі.
Key Studies
-
Critical analysis of dual-energy x-ray absorptiometry-measured body composition changes with voluntary weight loss.
Obesity (Silver Spring, Md.) • 2025
Дененің құрамын дәл өлшеудің салмақ өзгерістерін бақылаудағы маңыздылығын көрсетеді, бұл салмақты болжау модельдерінде трендті тегістеудің қажеттілігін қолдайды.
-
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
Өзін-өзі бақылау және кері байланыс механизмдері ұзақ мерзімді салмақты сақтау үшін қалай қолдау көрсететінін көрсетеді, бұл нақты болжамдар мен тренд визуализациясын ұсыну тәсілін растайды.
-
Systematic Review of Machine Learning applied to the Prediction of Obesity and Overweight.
Journal of medical systems • 2023
Салмақты болжау үшін машиналық оқыту әдістерін қарастырады, салмақты басқару қосымшаларында болжамды модельдеуді қолдануды қолдайды.
-
Machine learning augmentation reduces prediction error in collective forecasting: development and validation across prediction markets with application to COVID events.
EBioMedicine • 2023
Машиналық оқытудың салмақ трендін болжау модельдеріне қатысты болжам дәлдігін қалай жақсартатынын көрсетеді.
Бюджетке негізделген калориялар
Алдын ала белгіленген калориялық бюджеттер "бюджет ішінде" немесе "бюджеттен асып кеткен" деген анық түсініктемелермен пайдаланушыларға нақты уақыт режимінде тамақ таңдауда ақпараттандырылған шешімдер қабылдауға көмектеседі. Зерттеулер бұл шешім қабылдауға қолдау көрсету тәсілінің калориялық мақсаттарға сәйкес келуді жақсартатынын, когнитивтік жүктемені азайтып, дереу, қолдануға болатын кері байланыс беретінін көрсетеді. "Шығын vs. бюджет" қарапайым құрылымы адамдардың нақты шектеулер мен таңдаулары бойынша жедел кері байланыс алған кезде жақсы шешімдер қабылдайтынын көрсететін мінез-құлық экономикасы принциптерімен сәйкес келеді.
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
Құрылымдық мақсат қою және кері байланыс механизмдері диеталық мақсаттарға сәйкес келуді жақсартатынын көрсетеді, бұл бюджетке негізделген калориялық тәсілді қолдайды.
-
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
Құрылымдалған калорияларды басқару тәсілдерінің стандартты күтіммен салыстырғанда сақталуын және нәтижелерін жақсартатынын көрсетеді.
-
Intermittent Fasting versus Continuous Calorie Restriction: Which Is Better for Weight Loss?
Nutrients • 2022
Әртүрлі калория шектеу стратегияларын салыстыра отырып, нақты калория бюджеттері уақытты басқару тәсіліне қарамастан, ұстанымды қолдайтынын көрсетеді.
Калория тапшылығы және энергия теңгерімі
Энергетикалық баланс — тұтынылған калориялар мен жұмсалған калориялар арасындағы байланыс — салмақ өзгерісінің негізгі қозғаушы күші. Зерттеулер үнемі калория тапшылығын жасау салмақ жоғалтуға әкелетінін, ал артықшылықтың салмақ қосуға әкелетінін көрсетеді. Бұл тапшылықты нақты уақыт режимінде визуализациялау пайдаланушыларға күнделікті таңдауларының мақсаттарға жетудегі прогресіне қалай әсер ететінін түсінуге көмектеседі. Қосымша энергетикалық баланс туралы қарапайым тілде ақпарат береді, қазіргі тұтыну мен мақсат арасындағы алшақтықты көрсетеді және бұл алшақтықты жабу үшін қандай өзгерістер жасауға болатынын айтады.
Key Studies
-
Critical analysis of dual-energy x-ray absorptiometry-measured body composition changes with voluntary weight loss.
Obesity (Silver Spring, Md.) • 2025
Энергия теңгерімі салмақ өзгерісін қозғайтын негізгі механизм екенін растайды, калория тапшылығы тәсілін дәлелдейді.
-
Intermittent Fasting versus Continuous Calorie Restriction: Which Is Better for Weight Loss?
Nutrients • 2022
Калория тапшылығы, уақытқа қарамастан, салмақ жоғалтуға әсер етеді, бұл энергия теңгерімі принципін қолдайды.
-
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
Уақытпен шектелген тамақтану арқылы қол жеткізілген калория тапшылығы өлшенетін салмақ жоғалтуға әкеледі, бұл энергия баланс принциптерін растайды.
-
Intermittent Fasting in Weight Loss and Cardiometabolic Risk Reduction: A Randomized Controlled Trial.
The journal of nursing research : JNR • 2022
Калория тапшылығы салмақ жоғалтудың негізгі механизмі болып табылады, тамақтану уақытының үлгісіне қарамастан.
AI Азық-түлік Сканері
Жасанды интеллект пен машиналық оқыту фотосуреттерден, мәтіндік сипаттамалардан және штрих-кодтарды сканерлеуден автоматтандырылған тамақ тануды қамтамасыз етеді. Зерттеулер көрсеткендей, AI негізіндегі тамақтану бағалауы жалпы тағамдар үшін ақылға қонымды дәлдікпен қамтамасыз ете алады, бұл пайдаланушыларға тамақтарды жылдам және тұрақты түрде тіркеуге көмектеседі. Фотосуреттерді талдау, штрих-кодтарды сканерлеу және мәтінді талдау комбинациясы тамақтарды тіркеудің бірнеше жолдарын құрастырады, өзін-өзі бақылау кедергілерін азайтады және калорияларды бақылауға деген адалдықты арттырады.
Key Studies
-
DietAI24 as a framework for comprehensive nutrition estimation using multimodal large language models.
Communications medicine • 2025
AI және үлкен тіл модельдері тағамның суреттері мен сипаттамаларынан тамақтану мөлшерін дәл бағалауды қалай жүзеге асыратынын көрсетеді.
-
Extract Nutritional Information from Bilingual Food Labels Using Large Language Models.
Journal of imaging • 2025
AI тамақ жапсырмаларынан тағамдық ақпаратты шығара алатынын көрсетеді, бұл штрих-код және мәтін негізіндегі тағамды тіркеуді қолдайды.
-
Automated Artificial Intelligence-Based Thai Food Dietary Assessment System: Development and Validation.
Current developments in nutrition • 2024
AI негізіндегі тағамды тану жүйелерінің диеталық бағалау үшін тиімділігін тексереді, нақты әлемдегі тағамды тіркеу жағдайларында дәлдігін көрсетеді.
-
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
AI негізіндегі тағамдарды жіктеуді дәстүрлі әдістермен салыстыра отырып, машинамен оқыту тәсілдерінің тағамдарды тиімді түрде жіктеп, тамақтану сапасын болжай алатынын көрсетеді.
-
Enhancing Clinical Data Management Through Barcode Integration and Research Electronic Data Capture: Scalable and Adaptable Implementation Study.
JMIR formative research • 2025
Баркодты сканерлеудің дәл деректерді жинаудағы тиімділігін көрсетеді, баркод негізіндегі тағамды тіркеуді қолдайды.
Көміртек ізі
Азық-түлік өндірісі әлемдік парниктік газдардың шығарындыларының елеулі бөлігін құрайды. Зерттеулер көрсеткендей, әртүрлі азық-түліктердің көміртегі ізі айтарлықтай өзгеше, ал тамақтану таңдаулары экологиялық тұрақтылыққа елеулі әсер етуі мүмкін. Тамақтардың көміртегі ізін бақылау пайдаланушыларға өздерінің азық-түлік таңдауларының экологиялық әсерін түсінуге және тұрақты шешімдер қабылдауға көмектеседі. Зерттеулер кішкентай тамақтану өзгерістерінің де көміртегі шығарындыларын едәуір азайтуы мүмкін екенін көрсетеді.
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
Тұрақты тамақтану үлгілері парниктік газ шығарындыларын азайтып, тамақ сапасын жақсартатынын көрсетеді, бұл көміртегі ізін бақылауды растайды.
-
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
Диета сапасы мен экологиялық тұрақтылық арасындағы байланысты көрсетеді, тамақ таңдауында көміртек ізі туралы хабардарлықты қолдайды.
-
Diet quality and environmental impact of university students' food choices at a South African university.
Frontiers in nutrition • 2025
Азық-түлік таңдау экологиялық әсерлерге өлшенетін әсер ететінін көрсетеді, бұл көміртегі ізін бақылаудың маңыздылығын растайды.
-
Single-item substitutions can substantially reduce the carbon and water scarcity footprints of US diets.
The American journal of clinical nutrition • 2022
Кішігірім тамақтану өзгерістері көміртек іздерін едәуір азайтуы мүмкін екенін көрсетеді, бұл тамақ таңдауда көміртек мониторингінің маңыздылығын қолдайды.
-
Cooking at Home, Fast Food, Meat Consumption, and Dietary Carbon Footprint among US Adults.
International journal of environmental research and public health • 2022
Әр түрлі тағам таңдау мен дайындау әдістерінің көміртек ізіне әсерін көрсетеді, тамақ деңгейіндегі көміртек мониторингін растайды.
-
Greenhouse gas emissions, cost, and diet quality of specific diet patterns in the United States.
The American journal of clinical nutrition • 2023
Әртүрлі тамақтану үлгілері бойынша көміртегі іздерін салыстырады, бұл айтарлықтай айырмашылықтарды және бақылаудың маңыздылығын көрсетеді.
Глютенді анықтау
Целиак ауруы немесе глютенге сезімталдығы бар адамдар үшін глютеннен аулақ болу денсаулық үшін маңызды. Зерттеулер көрсеткендей, тіпті кішкентай мөлшердегі глютен сезімтал адамдарда симптомдар мен ұзақ мерзімді зақым келтіруі мүмкін. Штрих-кодты сканерлеу және азық-түлік анализі глютен бар өнімдерді анықтауға көмектеседі, бұл глютенсіз диетаға сәйкес келуді қолдау үшін жылдам скрининг ұсынады. Қосымша өнім ақпараттарына негізделген индикаторларды ұсынғанымен, бұл бағалаушы құрал екенін және мұқият жапсырма оқу немесе медициналық кеңес алу үшін алмастырғыш емес екенін ескеру маңызды.
Key Studies
-
Diagnostic Accuracy of IgA Anti-Transglutaminase Assessed by Chemiluminescence: A Systematic Review and Meta-Analysis.
Nutrients • 2024
Целиак ауруын диагностикалау әдістерін қарастырады, целиак ауруымен ауыратын адамдар үшін глютенді дәл анықтаудың маңыздылығын атап өтеді.
-
Recent advancements in the sensors for food analysis to detect gluten: A mini-review [2019-2023].
Food chemistry • 2024
Азық-түліктегі глютенді анықтау үшін технологиялық тәсілдерді қарастырады, глютенді скрининг үшін азық-түлік талдауының қолданылуын қолдайды.
-
Evaluation of the Usefulness of an Automatable Immunoassay for Monitoring Celiac Disease by Quantification of Immunogenic Gluten Peptides in Urine.
Nutrients • 2023
Селиак ауруы бар адамдар үшін глютенге әсерді бақылаудың маңыздылығын көрсетеді, глютенді анықтау құралдарына қажеттілікті растайды.
-
Rapid Anti-tTG-IgA Screening Test for Early Diagnosis of Celiac Disease in Pediatric Populations.
Nutrients • 2023
Целиак ауруын басқаруда глютенге әсер етуді ерте анықтау мен бақылаудың маңыздылығын көрсетеді.
Ораза Көру және Болжамдық Модельдеу
Интервалды ораза және уақытпен шектелген тамақтану – бұл тамақтануды нақты уақыт аралықтарымен шектейтін диеталық тәсілдер. Зерттеулер көрсеткендей, бұл тәсілдердің пайдасы көбінесе жалпы калория тұтыну мен тұрақтылық арқылы қамтамасыз етіледі, тек уақытқа байланысты емес. Болжамдық модельдеу пайдаланушыларға ораза ұстау үлгілерінің олардың салмақ тенденцияларымен және болжамдарымен қалай байланысатынын көруге көмектеседі. Қосымша ораза уақыттарын калория бюджеттерімен, тенденциялармен және болжамдармен байланыстырады, ораза мен нәтижелер арасындағы байланысты анық және әрекет етуге болатын етіп көрсетеді.
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
Интервальды ораза стратегияларының салмақ жоғалту үшін тиімді екендігін және олардың пайдасының калорияны азайту арқылы жүзеге асырылатынын көрсететін кешенді шолу.
-
Time-restricted eating: Watching the clock to treat obesity.
Cell metabolism • 2024
Уақыт шектеулі тамақтану зерттеулерін қарастырады, оның пайдасы негізінен калорияларды азайтуға байланысты, тек уақытпен шектелмейді.
-
Health Benefits of Intermittent Fasting.
Microbial physiology • 2024
Интермиттентті оразаның денсаулыққа пайдасы, ораза бақылауын калория мен салмақты басқарумен біріктіруді қолдайды.
-
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
Әртүрлі ораза тәсілдерін салыстыра отырып, олардың барлығы калория тапшылығын тудырған кезде тиімді екенін көрсетеді, бұл ораза мен энергия теңгерімі арасындағы байланысты қолдайды.
-
Clinical application of intermittent fasting for weight loss: progress and future directions.
Nature reviews. Endocrinology • 2022
Интервальды аштыққа қатысты клиникалық дәлелдерді қарастырады, нәтижелердің калория тұтынуымен байланысты екенін атап көрсетеді және аштық әсерлерін болжау моделін қолдайды.
-
Time-restricted Eating for the Prevention and Management of Metabolic Diseases.
Endocrine reviews • 2022
Уақыт шектеулі тамақтанудың жан-жақты шолуы, калорияларды білу және бақылаумен біріктірілгенде оның тиімділігін көрсетеді.
Толық сілтемелер
Барлық рецензияланған сілтемелердің толық тізімі. Тегтер әрбір сілтеменің қай функция(лар)ды қолдайтынын көрсетеді.
-
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]