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Enregistrement W2789267951 · doi:10.1038/s41430-017-0035-4

Dietary carbohydrates: a review of international recommendations and the methods used to derive them

2018· article· en· W2789267951 sur OpenAlexaboutno aff
Anette E. Buyken, David J. Mela, Pierre Dussort, Ian T. Johnson, Ian Macdonald, Julian D. Stowell, Fred Brouns

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical Nutrition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonizationGrading (engineering)Consistency (knowledge bases)Dietary fibrePublic healthEnvironmental healthMedicinePublic economicsComputer scienceFood scienceBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: Renewed dietary recommendations for carbohydrates have recently been published by various international health authorities. The present work (1) reviews the methods and processes (systematic approach/review, inclusion of public consultation) used to identify, select and grade the evidence underpinning the recommendations, particularly for total carbohydrate (CHO), fibre and sugar consumption, and (2) examines the extent to which variation in the methods and processes applied relates to any differences in the final recommendations. SUBJECTS/METHODS: A search of WHO, US, Canada, Australia and European sources identified 19 documents from 13 authorities with the desired detailed information. Processes and methods applied to derive recommendations were compiled and compared. RESULTS: (1) A relatively high total CHO and fibre intake and limited intake of (added or free) sugars are generally recommended. (2) Even where recommendations are similar, the specific justifications for quantitative/qualitative recommendations differ across authorities. (3) Differences in recommendations mainly arise from differences in the underlying definitions of CHO exposure and classifications, the degree to which specific CHO-providing foods and food components were considered, and the choice and number of health outcomes selected. (4) Differences in the selection of source material, time frames or data aggregation and grading methods appeared to have minor influence. CONCLUSIONS: Despite general consistency, apparent differences among the recommendations of different authorities would likely be minimized by: (1) More explicit quantitative justifications for numerical recommendations and communication of uncertainty, and (2) greater international harmonization, particularly in the underlying definitions of exposures and range of relevant nutrition-related outcomes.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,119
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,119
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0260,022
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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