Consumption of 100% Fruit Juice is Associated with Better Nutrient Intake and Diet Quality but not with Weight Status in Children: NHANES 2007-2010
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study examined the impact of various levels of 100% fruit juice (FJ) consumption on intake of nutrients, diet quality, and weight in children using the more recent national data. Methods: This was a cross-sectional study examining the data from children 2-18 years of age (n=6,090). Intake of nutrients and diet quality were assessed using the 24-hr dietary recall and Healthy Eating Index-2010, respectively. Various consumption levels of 100% FJ were determined. Covariate adjusted linear regression means, and standard errors were determined (p<0.01). Results: Average per capita consumption of 100% FJ consumed was 3.6 fl oz (50 kilocalories; 2.9% energy intake); 30% of children 2-6 years exceeded the recommendation for 100% FJ. Among 100% FJ consumers, the mean amount of 100% FJ consumed was 10.6 fl oz (147 kilocalories; 8.4% energy intake). Intakes of vitamin C, magnesium, and potassium and overall diet quality were higher with more 100% FJ consumed; no difference was found in total fiber intake. No trends were seen in weight with increased amounts of 100% FJ consumed. Conclusions: Consumption of 100% FJ should be recommended as a component of a healthy diet.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».