Notice bibliographique
Résumé
While healthy nutrition is one of the pillars of good health, it is clear that many Americans and Canadians are falling far short when it comes to nutritional recommendations. While frank nutrient deficiency states are well-known (e.g., rickets, scurvy, pellagra), there is a growing body of evidence showing that less than optimal biochemical levels are associated with impaired cognitive function, cardiovascular disease, cancer, type-2 diabetes, poor bone health, eye disease, depression, and other conditions. Biochemical evaluation and dietary surveys show that many American/Canadians have marginal or deficient levels of key micronutrients and fatty acids. Vulnerable groups include older adults, pregnant women, strict vegetarians and vegans, those eliminating one or more food groups from their diet, those who are food insecure, those consuming a diet low in nutrient-rich foods despite adequate/excessive calorie intake, and those who have increased needs due to a health condition or chronic use of a nutrient depleting medication. Most health professionals are inadequately trained to identify those who might be at risk for deficiency, use appropriate testing to assess micronutrient levels, and make recommendations for vitamins/minerals/fatty acids to correct the deficiency. This presentation will examine the prevalence, impact and risk factors for several key micronutrient deficiencies in the American/Canadian populations from a clinician's perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».