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Enregistrement W3016620802 · doi:10.3390/nu12041113

Evaluating Diet Quality of Canadian Adults Using Health Canada’s Surveillance Tool Tier System: Findings from the 2015 Canadian Community Health Survey-Nutrition

2020· article· en· W3016620802 sur OpenAlexafffundabout
Salma Hack, Mahsa Jessri, Mary R. L’Abbé

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEnvironmental healthAdded sugarMedicineRefined grainsBody mass indexSaturated fatObesityFood scienceWhole grainsGerontologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2014 Health Canada’s Surveillance Tool, Tier System (HCST) is a nutrient profiling model developed to evaluate adherence of food choices to dietary recommendations. With the recent release of the nationally representative Canadian Community Health Survey-Nutrition (CCHS-N) 2015, this study used HCST to evaluate nutritional quality of the dietary intakes of Canadians in the CCHS-N. Dietary intakes were ascertained using 24-hour dietary recalls from Canadians adults ≥19 years (N = 13,605). Foods were categorized into four Tiers based on degree of adherence to dietary recommendations according to thresholds for sodium, total fat, saturated fats, and sugars. Tier 1 and Tier 2 represented “recommended foods”, Tier 3 represents foods to “choose less often”, and Tier 4 represented foods “not recommended”. Across all dietary reference intakes (DRI) groups, most foods were categorized as Tier 1 for Vegetable and Fruits (2.2–3.8 servings/day), Tier 2 for Grain Products (2.9–3.4 servings/day), Tier 3 for Milk and Alternatives (0.7–1 serving/day) or for Meat and Alternatives (1.1–1.6 servings/day). Consumption of foods from Tier 4 and “other foods” such as high fat/sugary foods, sugar-sweetened beverages, and alcohol, represented 24–26% and 21–23% kcal/day, for males and females, respectively. Canadians are eating more foods categorized as Tier 1–3, rather than Tier 4. Adults with the highest intakes of Tier 4 and “other foods” had lower intakes of macronutrients and increased body mass index. These findings can be used by policy makers to assist in identifying targets for food reformulation at the nutrient level and quantitative guidance to support healthy food choices.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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