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Enregistrement W3157476211 · doi:10.3390/nu13051515

Meta-Analysis and Systematic Review of Micro- and Macro-Nutrient Intakes and Trajectories of Macro-Nutrient Supply in the Eastern Mediterranean Region

2021· review· en· W3157476211 sur OpenAlexaff
Radhouene Doggui, Jalila El Ati, Rawhieh Barham, Lara Nasreddine, Nawal Alqaoud, Hassan Aguenaou, Laila El Ammari, Jana Jabbour, Ayoub Al‐Jawaldeh

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésNutrientMicronutrientObservational studyEnvironmental healthMedicineEnvironmental scienceBiologyEcologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Eastern Mediterranean Region (EMR) is experiencing a nutrition transition, characterized by the emergence of overnutrition and micro-nutrient deficiencies. No previous study has comparatively examined nutrient intake in adults across countries in the EMR. This review examined the adequacy of nutrients in adults living in the EMR. Moreover, it analyzed the food balance sheets (FBS) for 1961–2018 to identify the trajectory of energy supply from macro-nutrients in the EMR. A systematic search was conducted from January 2012 to September 2020. Only observational studies were retained with a random sampling design. An assessment of the methodological quality was conducted. Levels of nutrient daily intake and their adequacy compared to the daily reference intake of the Institute of Medicine were reported across the region. No studies were identified for half of the region’s countries. Although nutrient energy intake was satisfactory overall, fat and carbohydrate intake were high. Intake of vitamin D, calcium, potassium, zinc, and magnesium were below that recommended. The analysis of the FBS data allowed for the identification of four linear patterns of trajectories, with countries in the EMR best fitting the ‘high-energy-supply from carbohydrate’ group. This systematic review warrants multi-sectorial commitment to optimize nutrient intake.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,017
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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