Combining nutrient intake from food/beverages and vitamin/mineral supplements.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To calculate total intake of a nutrient and estimate inadequate intake for a population, the amounts derived from food/beverages and from vitamin/mineral supplements must be combined. The two methods Statistics Canada has suggested present problems of interpretation. DATA AND METHODS: Data collected from 34,386 respondents to the 2004 Canadian Community Health Survey-Nutrition were used to compare four methods of combining nutrient intake from food/beverages and vitamin/mineral supplements: adding average intake from supplements to the 24-hour food/beverage recall and estimating the usual distribution in the population (Method 1); estimating usual individual intake from food? beverages and adding intake from supplements (Method 2); and dividing the population into supplement users and non-users and applying Method 1 or Method 2 and combining the estimates based on the percentages of users and non-users (Methods 3 and 4). RESULTS: Interpretation problems arise with Methods 1 and 2; for example, the percentage of the population with inadequate intake of vitamin C and folate equivalents falls outside the expected minimum-maximum range. These interpretation problems are not observed with Methods 3 and 4. INTERPRETATION: Interpretation problems that may arise in combining food and supplement intake of a given nutrient are overcome if the population is divided into supplement users and non-users before Method 1 or Method 2 is applied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».