A European carotenoid database to assess carotenoid intakes and its use in a five-country comparative study
Notice bibliographique
Résumé
A food frequency questionnaire (FFQ) and carotenoid database with information on alpha- and beta-carotene, lutein, lycopene and beta-cryptoxanthin was prepared and used to compare the carotenoid intakes in five European countries: UK, Republic of Ireland, Spain, France and The Netherlands. Eighty, age- (25-45 years) and sex-matched volunteers were recruited in each of the five countries. A FFQ and carotenoid database was prepared of the most commonly consumed carotenoid rich foods in the participating countries and the information was used to calculate frequency and intake of carotenoid-rich foods. The median total carotenoid intake based on the sum of the five carotenoids, was significantly higher (P < 0.05) in France (16.1 mg/day) and lower in Spain (9.5 mg/day,) than the other countries, where the average intake was approximately 14 mg/day. Comparison of dietary source of carotenoids showed that carrots were the major source of beta-carotene in all countries except Spain where spinach was most important. Likewise, carrots were also the main source of alpha-carotene. Tomato or tomato products, were the major source of lycopene. Lutein was mainly obtained from peas in Republic of Ireland and the UK, however, spinach was found to be the major source in other countries. In all countries, beta-cryptoxanthin was primarily obtained from citrus fruit. Comparing the data with that from specific European country studies suggests that the FFQ and carotenoid database described in the present paper can be used for comparative dietary intake studies within Europe. The results show that within Europe there are differences in the specific intake of some carotenoids which are related to different foods consumed by people in different countries.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».