Ethnic disparities among food sources of energy and nutrients of public health concern and nutrients to limit in adults in the United States: NHANES 2003–2006
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification of current food sources of energy and nutrients among US non-Hispanic whites (NHW), non-Hispanic blacks (NHB), and Mexican American (MA) adults is needed to help with public health efforts in implementing culturally sensitive and feasible dietary recommendations. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the food sources of energy and nutrients to limit [saturated fatty acids (SFA), added sugars, and sodium] and nutrients of public health concern (dietary fiber, vitamin D, calcium, and potassium) by NHW, NHB, and MA adults. DESIGN: This was a cross-sectional analysis of a nationally representative sample of NWH (n=4,811), NHB (2,062), and MA (n=1,950) adults 19+ years. The 2003-2006 NHANES 24-h recall (Day 1) dietary intake data were analyzed. An updated USDA Dietary Source Nutrient Database was developed using current food composition databases. Food grouping included ingredients from disaggregated mixtures. Mean energy and nutrient intakes from food sources were sample-weighted. Percentages of total dietary intake contributed from food sources were ranked. RESULTS: Multiple differences in intake among ethnic groups were seen for energy and all nutrients examined. For example, energy intake was higher in MA as compared to NHB; SFA, added sugars, and sodium intakes were higher in NHW than NHB; dietary fiber was highest in MA and lowest in NHB; vitamin D was highest in NHW; calcium was lowest in NHB; and potassium was higher in NHW as compared to NHB. Food sources of these nutrients also varied. CONCLUSION: Identification of intake of nutrients to limit and of public health concern can help health professionals implement appropriate dietary recommendations and plan interventions that are ethnically appropriate.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».