Association of raisin and raisin‐containing food consumption with nutrient intake and diet quality in <scp>US</scp> children: <scp>NHANES</scp> 2001‐2012
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Raisins are a commonly consumed dried fruit and given their nutrient profile may offer nutritional and health benefits. Objective To examine the association between consumption of raisins and raisin‐containing foods with nutrient intake and dietary quality in children. Methods National Health and Nutrition Examination Survey ( NHANES ) data for 2001–2012 in those 2–18 years of age ( n = 20,175) were used. Consumers of raisins ( n = 154, 51.6% female) and raisin‐containing foods ( n = 1,993, 52.5% female) were defined as reporting any consumption of raisins and raisin‐containing foods, respectively, during the first 24‐hr diet recall. Diet quality was assessed using the Healthy Eating Index ( HEI )‐2010. Regression analyses were conducted comparing consumers and nonconsumers using appropriate sample weights and adjusted for demographic and lifestyle covariates with significance set at p < 0.01. Results Regarding “nutrients of public health concern/shortfall nutrients” and “nutrients to limit,” raisin consumers had higher intakes of dietary fiber (23%), potassium (16%), magnesium (12%) with lower intakes of added sugars (−19%) than nonconsumers. Similarly, consumers of raisin‐containing foods also had higher intakes of dietary fiber (15%), potassium (5%), magnesium (11%), iron (6%), vitamin A (10%), and vitamin E (13%) and lower intake of sodium (−5%). Consumers of raisin and raisin‐containing foods had higher intakes of fruits (60%, 16%, respectively), whole fruits (119%, 23%, respectively) and whole grains (44%, 93%, respectively) and had a better diet quality as per higher total HEI 2010 scores (22%, 8%, respectively) than nonconsumers. Conclusion In conclusion, consumption of raisins or raisin‐containing foods was associated with better nutrient intake and diet quality in American children.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».