A Comparison of Two Extraction Methods for Food Oxalate Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Hyperoxaluria is a primary risk factor for the formation of calcium oxalate-containing kidney stones. Increased dietary oxalate intake and/or intestinal absorption may provide the critical quantity of additional oxalate that triggers the formation of kidney stones. The accurate determination of food oxalate is highly dependent on oxalate extraction, the first step in oxalate analysis. Potential problems include the possibility of elevated oxalate due to in vitro conversion from various oxalate precursors such as ascorbate and failure to dissolve all pre-existing calcium oxalate crystals. The primary objective was to compare the efficiency of the hot and cold extraction methods in extracting oxalate from 50 dry herb and 10 fresh fruit samples. Regardless of the method of extraction, leaves of Atriplex halimus and kiwifruit exhibited the highest concentrations of both total and soluble oxalate among the herbs and the fruits, respectively. The hot extraction method appeared to extract more total oxalate compared to the cold extraction method while there was no significant difference between the methods in efficiency of extracting soluble oxalate. The overall data suggested that the use of the hot acid method will yield a more accurate assessment of the total oxalate content of foods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».