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Enregistrement W3154624044 · doi:10.1017/s136898002100152x

Contribution of food groups to energy, grams and nutrients-to-limit: the Latin American Study of Nutrition and Health/Estudio Latino Americano de Nutrición y Salud (ELANS)

2021· article· en· W3154624044 sur OpenAlexaff
Regina Mara Fisberg, Ana Carolina Barco Leme, Ágatha Nogueira Previdelli, Aline Veroneze de Mello, Angela Graciela Martinez, Cristiane Hermes Sales, Georgina Gómez, Irina Kovalskys, Marianella Herrera‐Cuenca, Lilia Yadira Cortés, Martha Cecilia Yépez García, Rossina G. Pareja, Attilio Rigotti, Mauro Fisberg

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversidad San Francisco de QuitoUniversidad de Costa RicaCoca-Cola Foundation
Mots-clésLatin AmericansNutrientSugarAdded sugarFood sciencePopulationNutrient densityEnvironmental healthToxicologyGeographyMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To quantify the energy, nutrients-to-limit and total gram amount consumed and identify their top food sources consumed by Latin Americans. DESIGN: Data from the Latin American Study of Nutrition and Health (ELANS). SETTING: ELANS is a cross-sectional study representative of eight Latin American countries: Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, Peru and Venezuela. PARTICIPANTS: Two 24-h dietary recalls on non-consecutive days were used to estimate usual dietary intake of 9218 participants with ages between 15-65 years. 'What We Eat in America' food classification system developed by United States Department of Agriculture was adapted and used to classify all food items consumed by the ELANS population. Food sources of energy, added sugars, SFA, Na and total gram amount consumed were identified and ranked based on percentage of contribution to intake of total amount. RESULTS: Three-highest ranked food categories of total energy consumed were: rice (10·3%), yeast breads (6·9%), and turnovers and other grain-based items (6·8 %). Highest ranked food sources of total gram amount consumed were fruit drinks (9·6%), other 100% juice (9·3%) and rice (8·3%). Three highest ranked sources for added sugars were other 100% juice (24·1 %), fruit drinks (16·5%), and sugar and honey (12·4%). SFA ranked foods were turnovers and other grain-based (12·6 %), cheese (11·9%), and pizza (10·3%). Three top sources of Na were rice (13·9%), soups (9·1 %) and rice mixed dishes (7·3 %). CONCLUSION: Identification of top sources of energy and nutrients-to-limit among Latin Americans is critical for designing strategies to help them meet nutrient recommendations within energy needs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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