Adaptation and evaluation of the National Cancer Institute's Diet History Questionnaire and nutrient database for Canadian populations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Despite assumed similarities in Canadian and US dietary habits, some differences in food availability and nutrient fortification exist. Food-frequency questionnaires designed for the USA may therefore not provide the most accurate estimates of dietary intake in Canadian populations. Hence, we undertook to evaluate and modify the National Cancer Institute's Diet History Questionnaire (DHQ) and nutrient database. METHODS: Of the foods queried on the DHQ, those most likely to differ in nutrient composition were identified. Where possible these foods were matched to comparable foods in the Canadian Nutrient File. Nutrient values were examined and modified to reflect the Canadian content of minerals (calcium, iron, zinc) and vitamins (A, C, D, thiamin, riboflavin, niacin, B6, folate and B12). DHQs completed by 13 181 Alberta Cohort Study participants aged 35-69 years were analysed to estimate nutrient intakes using the original US and modified versions of the DHQ databases. Misclassification of intake for meeting the Dietary Reference Intake (DRI) was determined following analysis with the US nutrient database. RESULTS: Twenty-five per cent of 2411 foods deemed most likely to differ in nutrient profile were subsequently modified for folate, 11% for vitamin D, 10% for calcium and riboflavin, and between 7 and 10% for the remaining nutrients of interest. Misclassification with respect to meeting the DRI varied but was highest for folate (7%) and vitamin A (7%) among men, and for vitamin D (7%) among women over 50 years of age. CONCLUSION: Errors in nutrient intake estimates owing to differences in food fortification between the USA and Canada can be reduced in Canadian populations by using nutrient databases that reflect Canadian fortification practices.
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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 | 0,000 |
| 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 découle