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Enregistrement W2912245074 · doi:10.21149/9038

Association between ultra-processed food consumption and the nutrient profile of the Colombian diet in 2005

2019· article· en· W2912245074 sur OpenAlexaff
Diana C. Parra, Maria Laura da Costa Louzada, Jean‐Claude Moubarac, Renata Bertazzi Levy, Neha Khandpur, Gustavo Cediel, Carlos Augusto Monteiro

Notice bibliographique

RevueSalud Pública de México · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceCalorieFood processingFood consumptionNutrientFood intakeNutrient densityEnvironmental healthMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the consumption of ultra-processed food and drink products and its association with the nutrient profile of the Colombian diet in 2005. MATERIALS AND METHODS: Food consumption based on 24-hour dietary records from 38 643 men and women was classified into four NOVA groups according to the extent and purpose of food processing. RESULTS: Ultra-processed food and drink products represented 15.9% of the total energy daily intake, compared to 63.3% from minimally processed food, 15.8% from processed culinary ingredients, and 4.9% from processed food. Non-ultra-processed food items had a healthier nutritional profile compared to ultra-processed items in terms of contribution to total calories from protein, carbohydrates, total fat, saturated fat, free sugar, fiber and energy density. CONCLUSIONS: Ultra-processed food products have a less healthy nutrient profile than non-ultra-processed ones. An increase in the consumption of these foods must be prevented within Colombia.

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations77
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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