Use of Vitamins, Minerals, and Other Dietary Supplements by 17- and 18-Year-Old Students in Korea
Notice bibliographique
Résumé
Various types of dietary supplements (DS) are popularly taken by young individuals. We surveyed 1,190 Korean senior high school third grade students for their DS use, motivational factors for this use, and potential dietary consequences of vitamin/mineral supplement (VMS) use. The use prevalence of DS-including VMS, tonic medicines, manufactured health food supplements, cordial food supplements, and drink rehabilitators-was 54%. VMS were taken most frequently, followed by tonic medicines and manufactured health food supplements. VMS use was highest in individuals who had a significant concern for their overall health and in those from families with a high socioeconomic level and with parental use of DS. Total daily study time of DS users was only slightly longer than that of nonusers. The VMS most frequently used were vitamin C and multivitamins. More than 46% of other DS users, and 58% of VMS users, had increased their intake of supplements during third grade relative to the previous year. VMS users had a more positive view of the potential health benefit of VMS than did nonusers. Vitamin and mineral intakes from VMS occurred over a wide range, with mean intakes typically exceeding the Korean and Canadian-U.S. Recommended Dietary Allowances. For a significant number of individuals, intakes of vitamin A, niacin, folic acid, vitamin C, calcium, iron, and zinc exceeded the Tolerable Upper Intake Levels. Given the widespread use of DS by older teenagers, the contribution of these supplements to their overall health and well-being is a subject that clearly merits additional study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».