Intakes of Total, Free, and Naturally Occurring Sugars in the French-Speaking Adult Population of the Province of Québec, Canada: The PREDISE Study
Notice bibliographique
Résumé
= 1147, 18-65 years old; 50.2% women). Because only total sugar content of foods and beverages is available in the Canadian Nutrient File (CNF) 2015, the initial step of this study was thus to build a database of free and naturally occurring sugars content of each food item and recipe included in the R24W, which is an automated, self-administered, web-based, 24-h dietary recall validated to estimate nutrient intakes in French-speaking adults of the Province of Québec. Total sugars were manually differentiated into free and naturally occurring sugars using a systematic algorithm based on previously published systematic algorithms. The World Health Organization (WHO)'s free sugar definition was used to differentiate total sugars into free and naturally occurring sugars. Dietary intake estimates were assessed using three 24-h dietary recalls completed with the R24W. Mean total, free, and naturally occurring sugar intakes were 116.4 g (19.3% of daily energy intake (%E)), 72.5 g (11.7%E), and 44.0 g (7.5%E), respectively. Over half (57.3%) of the overall sample did not meet the WHO's recommendation to consume less than 10%E from free sugars. Women had a higher %E from naturally occurring sugars than men and being younger was associated with a greater %E from free sugars. Sugar intakes among French-speaking adults from the Province of Québec were mainly in the form of free sugars, with the majority of the population exceeding the WHO recommendation regarding free sugar intake. This suggests that public health efforts towards reducing free sugar intake in this population are relevant and necessary, considering that overconsumption of free sugars negatively influences health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».