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Enregistrement W2908529043 · doi:10.1289/isesisee.2018.p02.3650

Fluoride Levels in Mexican Foods and Beverages

2018· article· en· W2908529043 sur OpenAlexaff
Lynda Cristina Luna Villa, Alejandra Cantoral, Andrés Alfredo Mantilla Rodríguez, Frank Lippert, Karen E. Peterson, Howard Hu, Adriana Mercado, Martha María Téllez‐Rojo, E. Angeles Martínez‐Mier

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFluoride Effects and Removal
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluorideFood scienceFood groupFood productsDairy foodsOral healthChemistryMedicineEnvironmental healthDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTIONThe sources of fluoride exposure for the Mexicans are foods, beverages, fluoridated salt and naturally fluoridated water. The main objetive of this study was to estimate the concentration of fluoride in foods and beverages most frequently consumed in Mexico; in addition, their fluoride content was compared to data available from the United States (US) and the United Kingdom (UK).METHODOLOGYFrom the Health and Nutrition Survey 2012 we identified 182 foods and beverages and purchased in the biggest supermarkets chains and local markets in Mexico City. Samples were analyzed for fluoride content at least in duplicate to account for variability at the Oral Health Research Institute, Indiana University School of Dentistry, using a modification of the hexamethyldisiloxane microdiffusion method.RESULTSWe tested 166 foods and 16 beverages, classified into 14 food groups to compare with their US and UK counterparts, and finding among them a very wide range of values. Foods with the lowest and highest fluoride content were vegetable shortening (0.24μg/100g) and fried/baked pork rinds (1465.40μg/100g), respectively. The food groups with lowest and highest content were eggs (2.32μg/100g) and seafood (371.29μg/100g), respectively. When estimating the amount of fluoride ingested per portion size, the lowest values corresponded to eggs and the highest to fast food. When comparing between countries, meats and sausages, cereals, fast food, sweets and cakes, fruits, dairy products, legumes and seafood from Mexico, presented higher fluoride contents than similar foods from the US or the UK. Drinks and eggs from the US exhibited the highest fluoride contents, while this was the case for pasta, soups and vegetables from the UK.CONCLUSIONThe majority of tested Mexican foods and beverages contained higher fluoride contents than their US and UK counterparts. The Mexican data generated in this study will be useful to facilitate the monitoring of the intake in the population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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