Food fortification for bone health in adulthood: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Food fortification can deliver essential micronutrients to large population segments without modifications in consumption pattern, suggesting that fortified foods may be formulated for populations at risk for fragility fractures. This scoping review determined the extent to which randomized controlled studies have been carried out to test the impact of fortified foods on bone outcomes, searching PubMed for all studies using the terms 'fortified AND bone', and 'fortification AND bone'. Studies were restricted to English language, published between 1996 and June 2015. From 360 articles, 24 studies met the following criteria: human study in adults ⩾18 years (excluding pregnancy or lactation); original study of a fortified food over time, with specific bone outcomes measured pre- and post intervention. Six studies involved adults <50 years; 18 involved adults ⩾50 years. Singly or in combination, 17 studies included calcium and 16 included vitamin D. There were 1 or 2 studies involving either vitamin K, magnesium, iron, zinc, B-vitamins, inulin or isoflavones. For adults <50 years, the four studies involving calcium or vitamin D showed a beneficial effect on bone remodeling. For adults ⩾50 years, n=14 provided calcium and/or vitamin D, and there was a significant bone turnover reduction. No consistent effects were reported in studies in which addition of vitamin K, folic acid or isoflavone was assessed. Results from this scoping review indicate that up to now most studies of fortification with bone health have evaluated calcium and/or vitamin D and that these nutrients show beneficial effects on bone remodeling.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».