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Enregistrement W2017146028 · doi:10.1097/00005176-200406001-01231

P1107 ARE RECOMMENDED DIETARY ALLOWANCES ACHIEVABLE, FOR 1-YEAR OLD NEW ZEALAND CHILDREN, WITHOUT THE USE OF FORTIFIED TODDLER FOODS?

2004· article· en· W2017146028 sur OpenAlexaboutno aff
Elaine Ferguson, André Briend, Nicole Darmon, Michele Devlin

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToddlerMicronutrientMedicineNutrientDietary Reference IntakeAnimal sciencePortion sizeEnvironmental healthFood groupServing sizeNeophobiaNutrient densityFortified FoodFood sciencePediatricsVitaminBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Sub-optimal micronutrient status occurs among 1 year old New Zealand (NZ) toddlers. This study, therefore, investigated the minimal dietary modifications required to achieve recommended dietary allowances (RDA) in toddler diets. Methods: Linear programming analysis was used to identify the dietary modifications required to achieve the RDAs in diets consumed by 1 year old NZ children (n=187). Three sets of models examined different modification strategies. All models minimized the difference between the child’s actual diet and a modeled diet (LP diet). Model constraints ensured that LP diets provided each child’s reported energy intake and the USA/Canadian RDAs for 11 nutrients. They also allowed the portion sizes of all foods consumed to range from 0 g to twice the portion size consumed. The first set of models used this strategy alone ie, portion size modification. In the second set of models, an additional portion of red meat (19 g/d) was also allowed in the LP diet. In the third set, all cows milk consumed was replaced by fortified toddler milk. Results were analysed by examining the dietary modifications made in all feasible LP diets. Unfeasible LP diets were those which could not meet at least one of the constraints. Results: Only 7% of the actual diets (before modeling) achieved the RDAs for all nutrients. The RDA for Fe was the most difficult to achieve (only 15% of diets achieved it) followed by Ca (71% achieved it). Allowing only food portion sizes to change by up to double the amounts consumed (model 1) resulted in only 61 feasible modeled diets (33%), and for these diets, an increase in fortified breakfast cereal (59% of feasible diets), meat (64%) and/or milk (33%) with a corresponding decrease in biscuits/cakes (39%) and sweet and savory snacks (25 & 26%) were the most common changes. When either extra red meat (model 2) or fortified toddler milk (model 3) was allowed in the LP diets, the number of feasible LP diets increased to 84 for meat (45% of diets) and 139 for toddler milk (71% of diets). For the latter, 92 of the LP diets (49%) were feasible without modifications to the original food portion sizes. Conclusion: Even in a country such as NZ, it is difficult for toddler diets to achieve the RDAs without the inclusion of fortified foods. Moreover, even when all milk in the diet was fortified, close to 30% of the diets still did not achieve at least 100% of all RDAs. Nutrition planning goals, when based on the USA/Canadian RDAs, will be difficult to achieve, especially for iron, for this age group.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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