Dietary patterns, approaches, and multicultural perspectiveThis is one of a selection of papers published in the CSCN–CSNS 2009 Conference, entitled Can we identify culture-specific healthful dietary patterns among diverse populations undergoing nutrition transition?
Notice bibliographique
Résumé
Nutrition research has traditionally focused on single nutrients in relation to health. However, recent appreciation of the complex synergistic interactions among nutrients and other food constituents has led to a growing interest in total dietary patterns. Methods of measurement include summation of food or nutrient recommendations met, such as the United States Department of Agriculture Healthy Eating Index; data-driven approaches--principal components (PCA) and cluster analyses--which describe actual intake patterns in the population; and, most recently, reduced rank regression, which defines linear combinations of food intakes that maximally explain intermediate markers of disease. PCA, a form of factor analysis, derives linear combinations of foods based on their intercorrelations. Cluster analysis groups individuals into maximally differing eating patterns. These approaches have now been used in diverse populations with good reproducibility. In contrast, because it is based on associations with outcomes rather than on coherent behavioral patterns, reduced rank regression may be less reproducible, but more research is needed. However, it is likely to yield useful information for hypothesis generation. Together, the focus on dietary patterns has been fruitful in demonstrating the powerful protective associations of healthy or prudent dietary patterns, and the higher risk associations of Western or meat and refined grains patterns. The field, however, has not fully addressed the effects of diet in subpopulations, including ethnic minorities. Depending on food group coding, subdietary patterns may be obscured or artificially separated, leading to potentially misleading results. Further attention to the definition of the dietary patterns of different populations is critical to providing meaningful results. Still, dietary pattern research has great potential for use in nutrition policy, particularly as it demonstrates the importance of total diet in health promotion.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».