An examination of contributions of animal- and plant-based dietary patterns on the nutrient quality of diets of adult Canadians
Notice bibliographique
Résumé
Dietary guidance and Canada’s 2019 Food Guide encourage increased consumption of plant-based foods as a source of dietary protein. However, there is an absence of recent data on protein and nutrient intakes and quality of Canadian dietary patterns that might occur with increased plant protein intakes. This study compared food sources and nutrient intakes of Canadian adults within groups of increasing plant protein-containing diets. The CCHS 2015 Public-Use Microdata File of single 24-hour dietary recalls of males and females ≥19 years (n = 6498) or ≥70 years (n = 1482) were examined. Respondents were allocated into 4 groups defined by their protein intake percentage coming from plant-based foods (i.e., group 1: 0–24.9%, group 2: 25–49.9%, group 3: 50–74.9%, group 4: 75–100%). Protein intake in adults averaged 63.3% animal and 36.7% plant protein. Where plant protein contributed >50% protein, higher intakes of carbohydrate, dietary fibre, folate, dietary folate equivalents, iron and magnesium (p < 0.001) but lower intakes of total and saturated fat, protein, vitamin D, vitamin B12, riboflavin and niacin (p < 0.0001) were reported. In contrast, group 1 had higher total and saturated fat, protein, vitamin B12, thiamin, niacin, and zinc, but lower carbohydrate, dietary fibre, and magnesium. Balancing plant- with animal-based protein foods leads to healthier dietary patterns with more favourable nutritional properties when compared with diets based on either high animal or high plant protein content. Novelty: Combinations of animal- and plant-based proteins improve nutrient quality of Canadian diets. The source of protein influences diet quality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».