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Enregistrement W2052848339 · doi:10.3390/nu6051899

Estimated Intakes and Sources of Total and Added Sugars in the Canadian Diet

2014· article· en· W2052848339 sur OpenAlexaffabout
Tristin D. Brisbois, Sandra Marsden, G. Harvey Anderson, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalMcMaster UniversityUniversity of TorontoCanadian Sugar Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh-fructose corn syrupAdded sugarFood scienceNutrientFood groupNational Health and Nutrition Examination SurveyFructoseSugarBiotechnologyEnvironmental healthEnvironmental scienceChemistryMedicineBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

National food supply data and dietary surveys are essential to estimate nutrient intakes and monitor trends, yet there are few published studies estimating added sugars consumption. The purpose of this report was to estimate and trend added sugars intakes and their contribution to total energy intake among Canadians by, first, using Canadian Community Health Survey (CCHS) nutrition survey data of intakes of sugars in foods and beverages, and second, using Statistics Canada availability data and adjusting these for wastage to estimate intakes. Added sugars intakes were estimated from CCHS data by categorizing the sugars content of food groups as either added or naturally occurring. Added sugars accounted for approximately half of total sugars consumed. Annual availability data were obtained from Statistics Canada CANSIM database. Estimates for added sugars were obtained by summing the availability of "sugars and syrups" with availability of "soft drinks" (proxy for high fructose corn syrup) and adjusting for waste. Analysis of both survey and availability data suggests that added sugars average 11%-13% of total energy intake. Availability data indicate that added sugars intakes have been stable or modestly declining as a percent of total energy over the past three decades. Although these are best estimates based on available data, this analysis may encourage the development of better databases to help inform public policy recommendations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations102
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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