Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: As prevalence rates of dietary supplement use are observed to be increasing in adolescents and the population in general, questions need to be asked about the efficacy, motivations, and consequences of such usage. Focusing mainly on individuals between the ages of 12 to 19 (adolescents) this review will highlight current prevalence rates, types of supplements being consumed, reasons for consumption, and concerns regarding physiological, psychological, knowledge transfer, and regulatory aspects of supplement use. RECENT FINDINGS: Studies have indicated the prevalence of dietary supplement usage by adolescents range from approximately 10% to as high as 74%. Some of the highest rates of usage appear in chronically ill adolescents. Multivitamin and mineral preparations are the most common supplements being consumed; however, many studies indicate that adolescents are using other substances like creatine, herbals, or protein supplements. Some of the most appealing supplements among this age group are those that enhance athletic performance or physical appearance. Recent literature suggests three key moderating factors for supplement use in adolescents: health status, gender, and level of physical activity involvement. SUMMARY: As the dietary supplement industry is now a multi-billion dollar industry, there is growing pressure, and a subsequent need for research to establish the efficacy and safety of these products particularly for adolescent users. The psychological and educational components of such use cannot be ignored as they play an equally important role in the health and safety of adolescents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».