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Enregistrement W2903428706 · doi:10.5539/gjhs.v10n12p127

Prevalence and Characteristic of Dietary Supplement Users in Malaysia: Data From the Malaysian Adult Nutrition Survey (MANS) 2014

2018· article· en· W2903428706 sur OpenAlexvenueno aff
Nor Azian Mohd Zaki, Mohd Naim Rasidi, S. Maria Awaluddin, Tee Guat Hiong, Hasimah Ismail, Noor Safiza Mohamad Nor

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultivitaminEnvironmental healthRespondentMedical prescriptionDescriptive statisticsVitaminLogistic regressionGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There has been an increase trend of dietary supplements intake among Malaysians over the last decade. The aim of this study was to determine the prevalence and characteristic of dietary supplements users among adults in Malaysia. METHODS: Data of 3000 respondents aged 18–59 years from the Malaysian Adult Nutrition Survey (MANS) 2014 were utilized. A multi-stage stratified sampling method was employed and eligible respondent from each household was selected using Kish method. Validated questionnaire was used to gather information on vitamin/mineral supplements (VMS) and food supplements (FS). Descriptive analysis and multiple logistic regressions were conducted using SPSS version 20.0. RESULTS: The prevalence of VMS and FS intakes among adults in Malaysian were 28.1% and 34.0% respectively. Women, older aged adults with higher education level and monthly income were more likely to consume dietary supplements. Vitamin C and multivitamin/ multimineral, were the commonest VMS consumed by the respondents. The most common FS taken were fish oil and royal jelly. The main causes for dietary supplements intake include for health reasons, doctor’s prescription, to increase energy level and for beauty. CONCLUSIONS: About one third of the Malaysian adults took variety of dietary supplements. Thus, information based on the scientific evidences of health benefits for each type of the dietary supplements is needed to enable consumers to make informed choices on the dietary supplements.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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