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Enregistrement W2302587986 · doi:10.5539/jfr.v5n2p58

Dietary Sources of Calcium, Vitamin D, and the Pattern of Dairy Products Consumption in Five Ethnic Groups in the United States

2016· article· en· W2302587986 sur OpenAlexaffvenue
Sangita Sharma

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupVitamin D and neurologyVitaminMedicineFood frequency questionnaireEnvironmental healthCohortFood groupDemographyGerontologyEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to describe dietary sources of calcium and vitamin D among five ethnic groups in the United States. Cross-sectional dietary data were collected using a quantitative food frequency questionnaire from 186,916 participants in the Multiethnic cohort representing five ethnic groups (African American, Latino, Japanese American, Native Hawaiian, and Caucasian), aged 45-75 years living in Los Angeles County and the state of Hawaii between 1993 and 1996. Nutrient intakes for calcium and vitamin D were analyzed based on a unique food composition table which was extended and adapted from the USDA food composition database. Dairy products were the greatest contributor to calcium intake in all groups, but the percent contribution varied considerably between ethnic sex groups from 18.6% (Japanese American men) to 37.8% (Caucasian women). Dairy products were also the greatest contributors to vitamin D intake among all ethnic-sex groups except Native Hawaiian and Japanese American men, for whom fish was the top contributor (40.7 and 42.5% respectively). Low-fat milk was the top source (16.0-21.9%) of dairy products in all ethnic-sex groups except Japanese American men and women and Caucasian women. The data identified dietary sources that can be targeted by nutrition intervention programs and dietitians working with ethnic/racial populations at high risk of inadequate intake of calcium and vitamin D.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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