Use of national food balance data to estimate the adequacy of zinc in national food supplies: methodology and regional estimates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Adequate zinc nutriture is critically important for human health, but the development of programmes to control zinc deficiency is limited by the lack of reliable information on population zinc status. The present analyses were conducted to: (1) estimate the absorbable zinc content of national food supplies; (2) compare this information with theoretical population requirements for zinc; and (3) use these results to predict national risks of inadequate zinc intake. SETTING AND DESIGN: National food balance data were obtained for 176 countries from the Food and Agriculture Organization of the United Nations. The amount of absorbable zinc in these foods was estimated from food composition data, and zinc absorption was predicted using a model developed by the International Zinc Nutrition Consultative Group (IZiNCG). Demographic data were obtained from United Nations estimates, and age- and sex-specific physiological requirements for absorbable zinc were estimated using IZiNCG recommendations. RESULTS AND CONCLUSIONS: The mean per capita absorbable zinc content of national food supplies ranged from 2.98-3.01 mg day(-1) in Western Europe and USA & Canada to 2.09 mg day(-1) in Southeast Asia. The estimated percentage of individuals at risk of inadequate zinc intake ranged from 9.3-9.5% in the regions of North Africa & Eastern Mediterranean and USA & Canada to 33.1% in Southeast Asia. Overall, approximately 20.5% of the world's population is estimated to be at risk of inadequate zinc intake. Data on the absorbable zinc content of national food supplies can be used to determine whether further assessments of population zinc status and development of intervention programmes are warranted.
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.
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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle