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Enregistrement W2158344734 · doi:10.1139/h10-005

Dietary patterns: biomarkers and chronic disease riskThis paper is one of a selection of papers published in the CSCN–CSNS 2009 Conference, entitled Are dietary patterns the best way to make nutrition recommendations for chronic disease prevention?

2010· review· en· W2158344734 sur OpenAlexvenueno aff
Ashima K. Kant

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Cancer Research FundPublic Health Agency
Mots-clésObservational studyDiseaseMedicineSelection (genetic algorithm)Intervention (counseling)GerontologyEnvironmental healthPathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With increasing appreciation of the complexity of diets consumed by free-living individuals, there is interest in the assessment of the overall diet or dietary patterns in which multiple related dietary characteristics are considered as a single exposure. The 2 most frequently used methods to derive dietary patterns use (i) scores or indexes based on prevailing hypotheses about the role of dietary factors in disease prevention; and (ii) factors and clusters from exploration of available dietary data. A third method, a hybrid of the hypothesis-driven and data-driven methods, attempts to predict food combinations related to nutrients or biomarkers with hypothesized associations with particular health outcomes. Dietary patterns derived from the first 2 approaches have been examined in relation to nutritional and disease biomarkers and various health outcomes, and generally show the desirable dietary pattern to be consistent with prevalent beliefs about what constitutes a healthful diet. Results from observational studies suggest that the healthful dietary patterns were associated with significant but modest risk reduction (15%-30%) for all-cause mortality and coronary heart disease. Findings for various cancers have been inconsistent. The available randomized controlled intervention trials with a long-term follow-up to examine dietary patterns in relation to health outcome have generally produced null findings. Novel findings with the potential to change existing beliefs about diet and health relationships are yet to emerge from the dietary patterns research. The field requires innovation in methods to derive dietary patterns, validation of prevalent methods, and assessment of the effect of dietary measurement error on dietary patterns.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations165
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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