Introducing a Suite of Low-Burden Diet Quality Indicators That Reflect Healthy Diet Patterns at Population Level
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few low-burden indicators of diet quality exist to track trends over time at low cost and with low technical expertise requirements. OBJECTIVE: The aim was to develop and validate a suite of low-burden indicators to reflect adherence to global dietary recommendations. METHODS: Using nationally representative, cross-sectional, quantitative dietary intake datasets from Brazil and the United States, we tested the association of food-group scores with quantitative consumption aligned with 11 global dietary recommendations. We updated the Healthy Diet Indicator (HDI) to include current quantifiable recommendations of the WHO (HDI-2020). We developed 3 food-group-based scores-an overall Global Dietary Recommendations (GDR) score as an indicator of all 11 recommendations composed of 2 subcomponents: GDR-Healthy, an indicator of the recommendations on "healthy" foods, and GDR-Limit, an indicator of the recommendations on dietary components to limit. We tested associations between these scores and the HDI-2020 and its respective subcomponents. We developed 9 dichotomous food-group-based indicators to reflect adherence to the global recommendations for fruits and vegetables, dietary fiber, free sugars, saturated fat, total fat, legumes, nuts and seeds, whole grains, and processed meats. We conducted receiver operating characteristic and sensitivity-specificity analyses to determine whether the dichotomous indicators were valid to predict adherence to the recommendations in both countries. RESULTS: The GDR score and its subcomponents were moderately to strongly associated with the HDI-2020 and its respective subcomponents (absolute values of rank correlation coefficients ranged from 0.55 to 0.66). Of the 9 dichotomous indicators, 8 largely met the criteria for predicting individual global dietary recommendations in both countries; 1 indicator (total fat) did not perform satisfactorily. CONCLUSIONS: Food-group consumption data can be used to indicate adherence to quantitative global dietary recommendations at population level. These indicators may be used to track progress of countries and populations toward meeting WHO guidance on healthy diets.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle