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Enregistrement W3165456351 · doi:10.3390/nu13061844

Beyond Nutrient Deficiency—Opportunities to Improve Nutritional Status and Promote Health Modernizing DRIs and Supplementation Recommendations

2021· review· en· W3165456351 sur OpenAlexaff
Michael I. McBurney, Jeffrey B. Blumberg, Rebecca B. Costello, Manfred Eggersdorfer, John W. Erdman, William S. Harris, Elizabeth J. Johnson, Susan Hazels Mitmesser, Robert C. Post, Deshanie Rai, Leon J. Schurgers

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueVitamin K Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCystinosis Research Network
Mots-clésMedicineDietary Reference IntakeBiomarkerNutrientVitamin D and neurologyEnvironmental healthDiseaseEicosapentaenoic acidBiotechnologyBiologyInternal medicinePolyunsaturated fatty acidFatty acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US Dietary Guidelines for Americans (DGA) provide dietary recommendations to meet nutrient needs, promote health, and prevent disease. Despite 40 years of DGA, the prevalence of under-consumed nutrients continues in the US and globally, although dietary supplement use can help to fill shortfalls. Nutrient recommendations are based on Dietary Reference Intakes (DRIs) to meet the nutrient requirements for nearly all (97 to 98 percent) healthy individuals in a particular life stage and gender group and many need to be updated using current evidence. There is an opportunity to modernize vitamin and mineral intake recommendations based on biomarker or surrogate endpoint levels needed to 'prevent deficiency' with DRIs based on ranges of biomarker or surrogate endpoints levels that support normal cell/organ/tissue function in healthy individuals, and to establish DRIs for bioactive compounds. We recommend vitamin K and Mg DRIs be updated and DRIs be established for lutein and eicosapentaenoic and docosahexaenoic acid (EPA + DHA). With increasing interest in personalized (or precision) nutrition, we propose greater research investment in validating biomarkers and metabolic health measures and the development and use of inexpensive diagnostic devices. Data generated from such approaches will help elucidate optimal nutrient status, provide objective evaluations of an individual's nutritional status, and serve to provide personalized nutrition guidance.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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