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Enregistrement W1816836925

The relevance of food composition data for nutrition surveys in rural Tibet: pilot study in the context of Kashin-Beck Disease

2013· article· en· W1816836925 sur OpenAlexfundno aff
Michaël Dermience, Françoise Mathieu, Jean-Paul Barthélemy, Philippe Maesen, Jean-Michel Romnée, Viviane De Maertelaer, P. Tsewang, Georges Lognay

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésRelevance (law)Context (archaeology)Composition (language)Food composition dataDiseaseGeographyEnvironmental healthMedicineFood scienceBiologyPolitical sciencePathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kashin-Beck disease (KBD) is an endemic and chronic osteochondropathy. This disease principally occurs in the Tibet Autonomous Region and in several provinces of the People's Republic of China. The etiology of the disease remains obscure although environmental factors are assumed to be involved. Diet, in particular, differentiates the rural community, affected by KBD, from the other communities (nomads and city-dwellers), who remain unaffected. In anticipation of a nutrition survey, this study aimed to measure the mineral content (Ca, P, Mg, Fe, Zn, Mn, Cu, Ni, Se, Al, Sr, Mo, Cd, As, Pb, Hg, Cr, and Co) of eight Tibetan staple foods and to compare the results against two food composition tables (FCTs). Foods were sampled in twenty households selected from both an endemic and a non-endemic area of rural Tibet. Ten minerals involved in bone metabolism were measured using atomic and molecular spectrometric methods. Results revealed that a very limited number of food/constituent pairs showed a variation in mineral composition during a single year of testing for a given region. In addition, results showed significant differences in mineral content between the endemic and the non-endemic area, especially for wheat flour. Following our analysis of the mineral content of the Tibetan food samples, results were statistically compared with similar foods listed in two food composition tables: the USDA National Nutrient Database (USDA Food Search for Windows, Version 1.0, database version SR23), and the China Food Composition Table (book 1, 2nd edition). More than 50 to 60% of p-values < 0.05 were highlighted, suggesting the inappropriateness of using FCTs as a reference for nutrition surveys in rural Tibet, and emphasizing the need for analysis of traditional foods. Differences were found to be more or less marked depending on the element considered, and calcium content seemed to show the greatest difference. Although it is obviously too early for definite conclusions to be reached (insufficient number of samples by food and insufficient number of foods analyzed), it seems that the present pilot-study indicates significant discrepancies between measured and tabulated values of the mineral content of certain foods. A more complete survey would therefore seem mandatory.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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