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Enregistrement W2120755428 · doi:10.1089/109662003765184723

Use of Vitamins, Minerals, and Other Dietary Supplements by 17- and 18-Year-Old Students in Korea

2003· article· en· W2120755428 sur OpenAlexaboutno aff
Sun H. Kim, Ji Hye Han, Qin Zhu, Carl L. Keen

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Food · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueVitamin C and Antioxidants Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNiacinEnvironmental healthVitaminMedicineDietary Reference IntakeFortified FoodVitamin CNutrientFood scienceBiologyEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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