Abstract P360: Dietary Saturated Fats From Different Food Sources Show Inconsistent Associations With Various Indices of Diet Quality in the Canadian Population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canadian dietary guidelines include a recommendation to limit the consumption of foods high in saturated fats (SFA), regardless of their dietary source. The same guidelines also recommend consumption of lean red meat and low-fat dairy products. Yet, the association between the consumption of SFA from different food sources and diet quality is currently unknown. The objective of this study was to examine associations between SFA from various food sources and different indices of diet quality. Methods: Analyses are based on a sample of 11 106 respondents representative of Canadian adults (19-70 y) from the 2015 Canadian Community Health Survey (CCHS 2015). Dietary intakes and diet quality indices were calculated using a single interview-administered 24-hour recall. Food sources of SFA were classified according to the 2019 Canada’s Food Guide categories: 1) vegetables and whole fruits, 2) whole grain foods and 3) protein foods (including dairy and meat, among others). Foods not included in these three categories were grouped as All other foods . The 2010 alternative Healthy eating index (aHEI), the 2015 Healthy eating index (HEI-2015) and the 2007 Canadian Healthy eating index (C-HEI) were calculated. Due to the unreliability of data for trans-fat consumption in the CCHS 2015 database, the trans-fat subscore of the aHEI was removed from the original score. Results: While total SFA intake and SFA from All other foods were inversely correlated with all indices of diet quality (-0.55 Conclusion: Consumption of SFA from different food sources are inconsistently associated with different indices of overall diet quality. Unsurprisingly, SFA from All other foods , which include low nutritive value foods, showed the strongest negative correlation with all diet quality scores. These results provide further support to the notion that guidance on SFA in future health policies should focus on food sources rather than on total intake of SFA.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».