Determination of an Acceptable Portion Size of Daal for a Bangladeshi Community-Based Iron Intervention in Adolescent Girls: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Widely consumed daal (lentils) in Bangladesh are an ideal vehicle for iron (Fe) fortification; however, an acceptable portion size in meals needs to be determined to carry out a community feeding study in at-risk adolescent girls. A non-randomized crossover trial was conducted with n = 100 Bangladeshi girls (12.9 ± 2.0 years of age). Two recipes (thin and thick) and three portion sizes (25 g, 37.5 g, 50 g of raw lentil) of daal were served with 250 g of cooked white rice in a counter-balanced manner over 12 weeks. Each meal was fed to participants 5 days/week for two weeks. Ratings of hunger, satiety, and palatability were measured before and after each meal using Visual Analog Scales (VAS). The thick preparation in the 37.5 g portion (~200 g cooked) elicited higher VAS ratings of hunger, satiety, and palatability compared to all other meals. The 50 g portion of the thin preparation had VAS ratings similar to those of the 37.5 g thick preparation. Consuming the 37.5 g portion of fortified daal would provide 6.9 mg Fe/day to girls in a community-based effectiveness study. This would meet ~86% and ~46% of the Recommended Dietary Allowance (RDA) for Fe for girls aged 9–13 and 14–18 years, respectively.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».