Urinary metabolic biomarkers of diet quality in European children are associated with metabolic health
Notice bibliographique
Résumé
Urinary metabolic profiling is a promising powerful tool to reflect dietary intake and can help understand metabolic alterations in response to diet quality. Here, we used 1 H NMR spectroscopy in a multicountry study in European children (1147 children from 6 different cohorts) and identified a common panel of 4 urinary metabolites (hippurate, N -methylnicotinic acid, urea, and sucrose) that was predictive of Mediterranean diet adherence (KIDMED) and ultra-processed food consumption and also had higher capacity in discriminating children’s diet quality than that of established sociodemographic determinants. Further, we showed that the identified metabolite panel also reflected the associations of these diet quality indicators with C-peptide, a stable and accurate marker of insulin resistance and future risk of metabolic disease. This methodology enables objective assessment of dietary patterns in European child populations, complementary to traditional questionary methods, and can be used in future studies to evaluate diet quality. Moreover, this knowledge can provide mechanistic evidence of common biological pathways that characterize healthy and unhealthy dietary patterns, and diet-related molecular alterations that could associate to metabolic disease.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».