Food Sources of Shortfall Nutrients among Latin Americans: Results from the Latin American Study of Health and Nutrition (ELANS)
Notice bibliographique
Résumé
Increased consumption of energy-dense, nutrient-poor foods can lead to inadequate intakes of shortfall nutrients, including vitamin A, D, C, and E, dietary folate, calcium, iron, magnesium, potassium, and fiber. The objective was to examine the prevalence of inadequate intake of shortfall nutrients and identify food sources of shortfall nutrients in eight Latin American countries. Data from ELANS, a multi-country, population-based study of 9218 adolescents and adults were used. Dietary intake was collected through two 24 h Recalls from participants living in urban areas of Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Ecuador, Peru, and Venezuela. Foods and beverages were classified using the adapted version of the NHANES "What We Eat in America" system. Nutrients inadequacy was estimated using the Institute of Medicine recommendations and descriptive statistics were calculated. Prevalence of inadequacy was above 50% for most of the nutrients, which the exception of vitamin C with a prevalence of inadequacy of 39%. Milk, cheese, seafoods, breads, and fruit juices/drinks were among the top 5 sources for each of the 10 shortfall nutrients examined. Many food categories were top contributors to more than one dietary component examined. Understanding the nutrient intake and food sources can help inform dietary guidance and intervention approaches.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».