Top Food Sources Contributing to Vitamin D Intake and the Association of Ready‐to‐Eat Cereal and Breakfast Consumption Habits to Vitamin D Intake in Canadians and United States Americans
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: This study aimed to determine dietary vitamin D intake of U.S. Americans and Canadians and contributions of food sources to total vitamin D intake. Total of 7- or 14-d food intake data were analyzed for vitamin D by a proprietary nutrient assessment methodology that utilized food intake data from the Natl. Eating Trends(®) service, portion size data from NHANES 1999-2004, and nutrient values using the Univ. of Minnesota's Nutrition Data System for Research software. Study participants were 7837 U.S. Americans and 4025 Canadians, ≥2-y-old males and females. The main outcome measures were total dietary vitamin D intake, percent contribution of foods to total vitamin D intake, and vitamin D intake by cereal and breakfast consumption habits. ANOVA was used to determine differences in means or proportions by age and gender and according to breakfast consumption habits. Mean vitamin D intake ranged from 152 to 220 IU/d. Less than 2% of participants in all age groups from the United States and Canada met the 2011 Recommended Daily Allowance (RDA) for vitamin D from foods. Milk, meat, and fish were the top food sources for vitamin D for both Americans and Canadians. Ready-to-eat (RTE) cereal was a top 10 source of vitamin D for Americans but not Canadians. Vitamin D intake was higher with more frequent RTE cereal and breakfast consumption in both countries, largely attributable to greater milk intake. PRACTICAL APPLICATION: Most U.S. Americans and Canadians do not meet the 2011 Inst. of Medicine recommended daily allowance (RDA) for vitamin D for their age groups from foods. Increasing breakfast and cereal consumption may be a useful strategy to increase dietary vitamin D intake to help individuals meet the RDA for vitamin D, particularly by increasing milk intake. However, it is likely that additional food fortification or vitamin D supplementation is required to achieve the RDA.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».