Validation of fatty acid intakes estimated by a food frequency questionnaire using erythrocyte fatty acid profiling in the Montreal Heart Institute Biobank
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To improve the prevention, treatment and risk prediction of cardiovascular diseases, genetic markers and gene-diet interactions are currently being investigated. The Montreal Heart Institute (MHI) Biobank is suitable for such studies because of its large sample size (currently, n = 17 000), the availability of biospecimens, and the collection of data on dietary intakes of saturated (SFAs) and n-3 and n-6 polyunsaturated (PUFAs) fatty acids estimated from a 14-item food frequency questionnaire (FFQ). We tested the validity of the FFQ by correlating dietary intakes of these fatty acids with their red blood cell (RBC) content in MHI Biobank participants. METHODS: Seventy-five men and 75 women were selected from the Biobank. We successfully obtained RBC fatty acids for 142 subjects using gas chromatography coupled to mass spectrometry. Spearman correlation coefficients were used to test whether SFA scores and daily intakes (g day(-1)) of n-3 and n-6 PUFAs correlate with their RBC content. RESULTS: Based on covariate-adjusted analyses, intakes of n-3 PUFAs from vegetable sources were significantly correlated with RBC α-linolenic acid levels (ρ = 0.23, P = 0.007), whereas n-3 PUFA intakes from marine sources correlated significantly with RBC eicosapentaenoic acid (ρ = 0.29, P = 0.0008) and docosahexaenoic acid (ρ = 0.41, P = 9.2 × 10(-7)) levels. Intakes of n-6 PUFAs from vegetable sources correlated with RBC linoleic acid (ρ = 0.18, P = 0.04). SFA scores were not correlated with RBC total SFAs. CONCLUSIONS: The MHI Biobank 14-item FFQ can appropriately estimate daily intakes of n-3 PUFAs from vegetable and marine sources, as well as vegetable n-6 PUFAs, which enables the possibility of using these data in future studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».