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Enregistrement W2740559894 · doi:10.1111/josh.12537

Flavored Milk Consumers Drank More Milk and Had a Higher Prevalence of Meeting Calcium Recommendation Than Nonconsumers

2017· article· en· W2740559894 sur OpenAlexaff
Theresa A. Nicklas, Carol E. O’Neil, Victor L. Fulgoni

Notice bibliographique

RevueJournal of School Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésNational Health and Nutrition Examination SurveyMedicineEnvironmental healthAnimal scienceDemographyBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Some schools are removing flavored milk because of the perception that it negatively impacts children's overall diet. This study assessed the contribution of flavored milk to their diets. METHODS: Individual usual intakes (IUI) were calculated from 24-hour dietary recalls of children 2-18 years (N = 20,329) participating in National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2001-2012. IUI of >0.25 cup equivalent of flavored dairy milk defined consumers (N = 3564; 56% boys). Covariate-adjusted regression analyses using appropriate sample weights were calculated. Estimated Average Requirements (EAR) and Adequate Intakes (AI) determined the relation to dietary recommendations. Consumers were compared to nonconsumers (p ≤ .001). RESULTS: Flavored milk consumers consumed more milk. Consumers aged 2-3 years had higher mean added sugars intakes. Consumers aged between 2-3 and 9-13 years had a higher saturated fat (SFA) intake. Consumers aged 14-18 years had higher percent energy from SFA. Consumers had a lower mean percentage of children meeting AI for fiber and a higher percentage meeting the EAR for calcium. Consumers aged 4-8 and 9-13 years had a higher mean percentage of children meeting the EAR for magnesium. CONCLUSIONS: Consumption of flavored milk has the potential to increase milk consumption and reduce the percentage of children below the EAR for calcium; the percentage meeting AI for fiber was lower.

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)0,002
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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