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Enregistrement W2969111365 · doi:10.1111/1750-3841.14730

Technology for Triple Fortification of Salt with Folic Acid, Iron, and Iodine

2019· article· en· W2969111365 sur OpenAlexaff
Oluwasegun Modupe, Kiruba Krishnaswamy, Levente L. Diósady

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésIodineFortificationFolic acidChemistrySalt (chemistry)FerrousPopulationMicronutrientIodised saltFood fortificationFood scienceIodine deficiencyMedicineOrganic chemistryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As many of the maternal and child health complications result from folic acid, iron, and iodine deficiencies; it makes sense to combat these simultaneously. We have developed cost-effective technology to deliver these three micronutrients simultaneously through salt. Our goal was to retain at least 70% of the micronutrients during 6 months of storage. The fortified salt was formulated by spraying a solution that contained 2% iodine and 0.5% or 1% folic acid onto salt and adding encapsulated ferrous fumarate. The formulated triple fortified salt contained 1,000 ppm iron, 50 ppm iodine, and 12.5 or 25 ppm folic acid. The spray solution and the salt were stored for 2 and 6 months respectively at 25, 35, and 45 °C 60 to 70% relative humidity. Even at 45 °C, over 70% of both iodine and folic acid were retained in the salt. The best formulation based on the color of the salt and stability of iodine and folic acid contained 12.5 ppm folic acid, 50 ppm iodine, and 1,000 ppm iron. These results indicate that iron, iodine, and folic acid can be simultaneously delivered to a vulnerable population through salt using the technology described. Also, the quality control of the process can be developed around pteroic acid that was detected as a primary degradation product of folic acid. PRACTICAL APPLICATION: The technology developed is already transferred to India for industrial scale up. When fully operational, the technology will simultaneously solve iron, iodine, and folic acid deficiencies in vulnerable populations at a very low cost.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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