Is plasma vitamin C an appropriate biomarker of vitamin C intake? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the primary source of dietary vitamin C is fruit and to some extent vegetables, the plasma level of vitamin C has been considered a good surrogate or predictor of vitamin C intake by fruit and vegetable consumption. The purpose of this systematic review was to investigate the relationship between dietary vitamin C intakes measured by different dietary methods and plasma levels of vitamin C. METHOD: We searched the literature up to May 2006 through the OVID interface: MEDLINE (from 1960) and EMBASE (from 1988). We also reviewed the reference lists in the articles, reviews, and textbooks retrieved. A total of 26 studies were selected and their results were combined using meta-analytic techniques with random-effect model approach. RESULTS: The overall result of this study showed a positive correlation coefficient between Food Frequency Questionnaire (FFQ) and biomarker (r = 0.35 for "both" genders, 0.39 for females, and 0.46 for males). Also the correlation between Dietary Recalls (DR)/diary and biomarker was 0.46 for "both" genders, 0.44 for females, and 0.36 for males. An overall correlation of 0.39 was found when using the weight record method. Adjusting for energy intake improved the observed correlation for FFQ from 0.31 to 0.41. In addition, we compared the correlation for smokers and non-smokers for both genders (FFQ: for non-smoker r = 0.45, adjusted for smoking r = 0.33). CONCLUSION: Our findings show that FFQ and DR/diary have a moderate relationship with plasma vitamin C. The correlation may be affected/influenced by the presence of external factors such as vitamin bioavailability, absorption condition, stress and food processing and storage time, or by error in reporting vitamin C intake.
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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 | 0,025 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».