Establishing heme iron values for the Canadian Nutrient File (CNF)
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Heme iron, primarily from the hemoglobin and myoglobin of meat, poultry and fish (MFP) is better absorbed than non‐heme iron. Monsen et al. (1978) assumed that the proportion of heme iron contained in various meats averages 40%, while the remaining 60% is found in the less bioavailable non‐heme form. More recent evidence suggests that this ratio may vary depending on the type and cut of MFP. Currently, the CNF lists only total iron values. The objective of our research was to match heme iron values from the literature to foods within the CNF. Methods An extensive literature search was conducted to identify the heme content of different souces of MFP. Values from the literature were then matched to CNF foods with consideration of cuts and similarities to North American cooking methods. In order to match heme values from the literature to MFP foods, average values were often generated across cuts and cooking methods eg. ground chicken was an average of white and dark meat. Results and Discussion A broad range of heme values were observed across MFP types. The following heme values were attributed: 33–70% for beef cuts, 21–40% for fish, 27–66% for pork cuts, 26–37% for poultry, and 40–63% for veal. When no literature value for heme iron was found eg., game meats, and many types of fish, a value of 40% was used as a default. The heme content of beef, veal and some pork cuts are higher than 40%, while poultry and fish might have lower heme iron contents. Conclusion Incorporating heme iron values into the CNF that are reflective of various MFP provides useful data for assessing iron bioavailability from foods/diets and for developing future nutritional policies targeted at reducing iron deficiency.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,004 |
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 ».