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Enregistrement W3023324927 · doi:10.3390/nu12051258

Contribution of 100% Fruit Juice to Micronutrient Intakes in the United States, United Kingdom and Brazil

2020· article· en· W3023324927 sur OpenAlexaff
Ellen Siobhan Mitchell, Kathy Musa‐Veloso, Shafagh Fallah, Han Youl Lee, Peter John D. De Chavez, Sigrid Gibson

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicronutrientDietary Reference IntakeNational Health and Nutrition Examination SurveyMedicineAdded sugarEnvironmental healthOverweightAscorbic acidAnimal scienceFood scienceVitaminNutrientSugarObesityBiologyPopulationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The contribution of 100% fruit juice (FJ) to the total daily intakes of energy, sugars, and select vitamins and minerals and to the recommended dietary allowances (RDAs) or adequate intake (AI) of these micronutrients was assessed in individuals reporting the consumption of 100% FJ in the national dietary intake surveys of the United States (U.S.; n = 8661), the United Kingdom (UK; n = 2546) and Brazil (n = 34,003). Associations of 100% FJ intake with the odds of being overweight or obese also were assessed. Data from the U.S. National Health and Nutrition Examination Survey (2013–2014), the UK National Diet and Nutrition Survey (2012–2014), and Brazil’s Pesquisa de Orçamentos Familiares (2008–2009) were used, and all analyses were limited to individuals reporting consumption of 100% FJ on at least one day of the dietary intake survey. Approximately 34%, 37%, and 42% of individuals surveyed reported the consumption of 100% FJ on at least one day of the dietary intake survey in the U.S., UK, and Brazil, respectively, and the average daily intakes of 100% FJ were 184 g, 130 g, and 249 g, respectively. Across the 3 countries, 100% FJ contributed to 3–6% of total energy intakes, 12–31% of total sugar intakes, 21–54% of total vitamin C intakes, 1–12% of total vitamin A intakes, 4–15% of total folate intakes, 7–17% of total potassium intakes, 2–7% of total calcium intakes, and 4–12% of total magnesium intakes. In a multivariate logistic regression model, juice intake was associated with a significant reduction in the odds of being overweight or obese in UK adults (OR = 0.79; 0.63, 0.99), and significant increases in the odds of being overweight or obese in UK children (OR = 1.16; 1.01, 1.33) and Brazilian adults (OR = 1.04; 1.00, 1.09). Nutrient contributions of 100% FJ vary according to regional intake levels. In all three countries studied, 100% FJ contributed to more than 5% of the RDAs for vitamin C and folate. In the U.S. and Brazil, 100% FJ contributed to more than 5% of the RDA for magnesium and more than 5% of the AI for potassium.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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