Voluntarily Fortified Foods in the United States: Consumer Characteristics and Potential for Excessive Intakes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The addition of vitamins and minerals to foods voluntarily is expanding in the US, as evidenced by the emergence of new fortified foods (FF), such as vitamin waters. Existing literature suggests that voluntarily FF contribute significantly to nutrient intakes, however in the context of widespread supplement use, there is a need to examine the impact of FF on excessive intakes. Objectives Our objectives were to determine: 1) the characteristics of FF consumers in the US and 2) whether FF consumption increases the likelihood of nutrient intakes above the tolerable upper intake level (UL). Methods Using the National Health and Nutrition Examination Survey (2007–08) we identified FF consumers on each of 2 24hr dietary recalls. Logistic regression was used to determine the characteristics of FF consumers and whether FF consumers were more likely to exceed the UL from foods and supplements. Results Almost half of the population consumed at least one FF on either recall day. FF consumers were more likely to take dietary supplements and be non‐smokers. FF consumers were more likely to exceed the UL for zinc, niacin, folic acid and retinol than non‐consumers. This relationship was most often observed for young children. Conclusions With expanding voluntary FF, careful monitoring of this practice is needed, particularly given the observed elevated risk of nutrient excess. Grant Funding Source : CIHR Doctoral Research Award
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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) | 0,002 | 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 ».