Diet and health: the need for new and reliable approaches
Notice bibliographique
Résumé
This editorial refers to ‘The associations of major foods and fibre with risks of ischaemic and haemorrhagic stroke: a prospective study of 418 329 participants in the EPIC cohort across nine European countries’†, by T.Y.N. Tong et al., on page 2632. Nutrition has long been related to health. Until the mid-1950s, the predominant concern in most countries was undernutrition but, since the 1960s, the focus has shifted towards the potential harmful effects of excess consumption of certain foods, especially animal fats.1 Given the large increases in cardiovascular disease (CVD) in the mid- and late 1950s in Western countries, the focus has been on CVD with specific emphasis on coronary heart disease (CHD). However, apart from the apparent protective effects of fruit and vegetables for stroke or CHD, the associations of other aspects of diet with CVD have been inconsistent. Why is this? Since the 1960s, conventional thinking on nutrition and CHD was fuelled by epidemiological studies such as the Seven Countries Study.2 Although influential, this study had significant methodological problems including selection biases, limited data on diet (recorded in only ∼5% of the sample), using non-standardized and non-validated methods, and inconsistent methods of follow-up. Subsequently better designed large prospective cohort studies were initiated, mostly in the USA and Europe. Given that in these countries, diseases of ‘undernutrition’ (e.g. vitamin deficiencies or protein calorie malnutrition) were uncommon by the 1960s, the focus was largely on whether overconsumption of specific foods such as animal fats (e.g. red meat which contains saturated fats, or eggs, a major source of dietary cholesterol) was harmful. However, these studies ignored the fact that some of these foods also contained potentially beneficial nutrients such as high-quality proteins, minerals, folate, vitamin D, vitamin Bs, and monounsaturated fats. Nevertheless, because of ‘theoretical’ concerns that these foods (as well as dairy products) may adversely affect blood lipids, guidelines have recommended limiting meat, eggs, or dairy (especially whole fat) consumption. However, these recommendations did not consider that there may be a critical need for many natural foods and that a minimal amount of intake may be needed.
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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 | 0,035 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,011 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,076 | 0,105 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».