Are Physical Activity Levels Linked to Nutrient Adequacy? Implications for Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
Cancer prevention guidelines recommend a healthy body mass index, physical activity, and nutrient intake from food rather than supplements. Sedentary individuals may restrict energy intake to prevent weight gain and in so doing may compromise nutritional intake. We conducted a cross-sectional analysis to determine if adequacy of micronutrients is linked to physical activity levels (PALs) in healthy-weight adults. Tomorrow Project participants in Alberta, Canada (n = 5333), completed past-year diet and physical activity questionnaires. The percent meeting Dietary Reference Intakes (DRIs) was reported across low and high PAL groups, and the relation between PAL and percent achieved DRI was determined using multiple linear regression analyses. Overall, <50% of healthy-weight participants met DRIs for folate, calcium, and vitamin D. Percent achieved DRI increased linearly with increasing PAL in both genders (P < 0.01). A hypothetical increase in PAL from 1.4 to 1.9 was associated with a DRI that was 8%-13% higher for folate and vitamin C (men) and 5%-15% higher for calcium and iron (women). Healthy-weight adults at higher PALs appear more likely to meet DRIs for potential cancer-preventing nutrients. The benefits of higher PALs may extend beyond the usual benefits attributed to physical activity to include having a more favorable impact on nutrient adequacy.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».