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Enregistrement W3177035038 · doi:10.1371/journal.pone.0253052

Association between whole grain food intake in Canada and nutrient intake, food group intake and diet quality: Findings from the 2015 Canadian Community Health Survey

2021· article· en· W3177035038 sur OpenAlexaboutno aff
Jessica Smith, Yong Zhu, Neha Jain, Norton Holschuh

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeneral Mills
Mots-clésMedicineObesityFood groupOverweightEnvironmental healthRefined grainsMicronutrientNutrientSaturated fatCross-sectional studyNational Health and Nutrition Examination SurveyPopulationAdded sugarGerontologyFood scienceWhole grainsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whole grains have been associated with numerous beneficial health outcomes and are recommended in Canada's Food Guide; however, there is little research on whole grains specific to Canada. Therefore, the objective of this study was to characterize the association between Canadians' WG intake and nutrients, food groups and diet quality and to understand top sources of WG in the diets of Canadians. We used data from the Canadian Community Health Survey 2015: a cross-sectional survey that collected information on diet (using a 24-hour recall) and health from 20,487 Canadians 1 year and older. We classified study participants according to their WG intake: non-WG (n = 10,883) and three groups based on age-specific tertiles of WG intake, low-WG (n = 3,322), mid-WG (n = 3,180), and high-WG (n = 3,102). Results were analyzed using population-based survey methods and were adjusted for energy, age, gender, overweight/obesity, income, and supplement use. We found differences in nutrients and food groups by WG group: there was a significant linear trend across groups of increasing WG for increased fiber (children and adults), vitamin B6 (children), thiamin (adults), potassium (children and adults), zinc (adults), calcium (children and adults), iron (children and adults), magnesium (children and adults), fruit (adults), and legumes, nuts and seeds (adults); and decreased total fat (adults), saturated fat (adults), folate (children and adults), refined grains (adults and children), and meat and poultry (adults) intake. We found that there were no differences in total sugar or sodium intake across WG intake groups. The high WG intake group for both children and adults had higher diet quality, measured by the Nutrient Rich Food Index 9.3, compared to non-WG eaters. The top 2 food sources of WG across WG intake groups for children and adults were whole grain oat and high fiber breakfast cereal and whole grain and whole wheat bread. Other top sources of WG included rice, bread products, other breakfast cereals, salty snacks, cereal grains and flours, pasta, and sweet snacks. This research supports recommendations to increase WG foods intake as a means to improve diet quality of Canadians.

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)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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