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Enregistrement W2101450140 · doi:10.21776/ub.ijhn.2015.002.01.5

Hubungan Asupan Zat Gizi dengan Trigliserida dan Kadar Glukosa Darah pada Vegetarian

2015· article· id· W2101450140 sur OpenAlexaboutno aff
Ginta Siahaan, Effendi Nainggolan, Dini Lestrina

Notice bibliographique

RevueIndonesian Journal of Human Nutrition · 2015
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstrakSaat ini semakin berkembangnya penduduk di dunia dan Indonesia yang menjadi vegetarian, dimana hasil survey yang dilakukan oleh American Dietetic Association (ADA) menunjukkan jumlah vegetarian pada tahun 2006, sekitar 4,9 juta (2,3%) penduduk dewasa di Amerika menjadi vegetarian dan sekitar 1,4 % menjadi vegetarian vegan sedangkan di Kanada sekitar 900 orang penduduk dewasanya menjadi vegetarian. Jumlah vegetarian di Indonesia yang terdaftar pada Indonesia Vegetarian Society (IVS) saat berdiri pada tahun 1998 sekitar 5.000 anggota dan meningkat menjadi 60.000 anggota pada tahun 2000. Sedangkan jumlah IVS di kota Medan pada tahun 2013 sebanyak 2000 orang. Berdasarkan hasil studi pendahuluan yang dilakukan oleh peneliti terhadap 49 orang penganut vegetarian di Maha Vihara Maitreya pada tanggal 26 Oktober 2013, terdapat sekitar 32% mempunyai kadar kolesterol darah diatas normal. Adapun tujuan penelitian ini untuk mengetahui hubungan asupan energi, karbohidrat dan serat dengan kadar trigliserida dan glukosa darah (KGD) pada komunitas vegetarian IVS di Maha Vihara Maitreya Cemara Asri Medan tahun 2014. Metode Penelitian ini bersifat Observasional dengan desain cross sectional. Penentuan sampel dilakukan dengan metode purposive sampling, sedangkan untuk menganalisis data dilakukan uji Korelasi Pearson. Dengan mengambil kesimpulan, jika p<0,05 maka Ho ditolak dan jika p>0,05 maka Ho diterima. Hasil penelitian menunjukkan ada hubungan antara asupan energi, karbohidrat dan serat dengan kadar trigliserida dan glukosa darah (KGD) sampel komunitas vegetarian, dimana hubungan tersebut memiliki keeratan pada tingkat sedang dan kuat. Untuk itu perlu disarankan agar penganut vegetarian tetap menjaga keseimbangan komsumsi antara energi, KH, dan serat.Kata kunci : Asupan zat gizi, KGD, Trigliserida Darah, Vegetarian AbstrakCurrently, there has been a growing number of people in the world and in Indonesia that becomes vegetarian, where the survey conducted by American Dietetic Asscociation (ADA) shows the number of vegetarians in 2006 is around 4,9 billion (2,3%) adult in American becoming vegetarian and 1,4 % becoming vegan vegetarian while in Canada, 900 adult population becomes vegetarian. The number of Vegetarians in Indonesia which is listed in IVS that was established in 1998 was around 5000 members and increased to 6000 members in 2000 while the number of IVSs in Medan city in 2013 was 2000 people.For the first/preliminary study done by researcher of 49 vegetarians in Maha Vihara Maitreya 26 October 2013, there was 32% of vegetarians having blood cholesterol levels more than normal. The purpose of the research was to know the relationship between energy intake, carbohydrate and fiber with triglycerides and blood glucose levels on vegetarian. This study was an observational method and used cross sectional design. Sample collected used purposive sampling method, while to analyze the data, Pearson correlation was used. The Conclusion is if p<0,05, then H0 is rejected, and p>0,05 H0 is then accepted. The results showed the correlation between energy intake of carbohydrates and fiber with triglycerides and blood glucose level sample of vegetarian community, where the relation has a closeness to moderate and strong level. For it is suggested that vegetarians need to keep a balance between energy consumption, carbohydrate and fiber.Key word : nutrition intake, blood sugar levels, blood triglycerides levels, vegetarian

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,004

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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