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Enregistrement W2193491087 · doi:10.3390/nu7125543

Assessing the Nutritional Quality of Diets of Canadian Adults Using the 2014 Health Canada Surveillance Tool Tier System

2015· article· en· W2193491087 sur OpenAlexafffundabout
Mahsa Jessri, Stephanie Nishi, Mary R. L’Abbé

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoCancer Care OntarioSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaBurroughs Wellcome Fund
Mots-clésCalorieNutrientEnvironmental healthQuartileSaturated fatAdded sugarNational Health and Nutrition Examination SurveyMedicineBody mass indexRefined grainsSugarFood scienceWhole grainsBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2014 Health Canada Surveillance Tool (HCST) was developed to assess adherence of dietary intakes with Canada's Food Guide. HCST classifies foods into one of four Tiers based on thresholds for sodium, total fat, saturated fat and sugar, with Tier 1 representing the healthiest and Tier 4 foods being the unhealthiest. This study presents the first application of HCST to assess (a) dietary patterns of Canadians; and (b) applicability of this tool as a measure of diet quality among 19,912 adult participants of Canadian Community Health Survey 2.2. Findings indicated that even though most of processed meats and potatoes were Tier 4, the majority of reported foods in general were categorized as Tiers 2 and 3 due to the adjustable lenient criteria used in HCST. Moving from the 1st to the 4th quartile of Tier 4 and "other" foods/beverages, there was a significant trend towards increased calories (1876 kcal vs. 2290 kcal) and "harmful" nutrients (e.g., sodium) as well as decreased "beneficial" nutrients. Compliance with the HCST was not associated with lower body mass index. Future nutrient profiling systems need to incorporate both "positive" and "negative" nutrients, an overall score and a wider range of nutrient thresholds to better capture food product differences.

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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,362

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations39
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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