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Enregistrement W4224981394 · doi:10.1080/19440049.2022.2068807

Can the intake of synthetic food colour Amaranth (INS 123) put the health of Brazilian consumers at risk?

2022· article· en· W4224981394 sur OpenAlexaboutno aff
Patrícia da Silva Rodrigues, Alessandro de Oliveira Rios, Florencia Cladera‐Olivera

Notice bibliographique

RevueFood Additives & Contaminants Part A · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueDye analysis and toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésAmaranthAcceptable daily intakePopulationConsumption (sociology)ToxicologyMedicineFood consumptionFood intakeEnvironmental healthFood scienceBiologyPesticideAgricultural economicsAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amaranth is a synthetic red azo dye approved in several countries such as Canada, Australia and Brazil, but banned in the United States. There are few studies evaluating the exposure of the general population to this food colouring substance, in Brazil, specifically, there are virtually no data on its intake. This study aimed to estimate the Theoretical Maximum Daily Intake (TMDI) of the Brazilian population and to quantify Amaranth in foods that contribute the most to its consumption. Data on the presence of Amaranth were correlated with consumption data from National Household Budget Surveys carried out in 2008/2009 and 2017/2018, among people aged ten or older. The results show that the mean TMDI (mg/day) of Amaranth does not exceed the Acceptable Daily Intake (ADI) in any population group, it, however, may get as high as 66% of the ADI among teenagers. For the TMDI balanced by the prevalence of food consumption, that is, considering consumers only (eaters only, rather than the population mean), results show that the amounts can exceed the ADI in all population groups studied. The intake of Amaranth is higher among the younger population (adolescents) reaching up to three times the ADI in the worst-case scenario. The food groups which contribute the most to the intake of Amaranth, are 'juices/artificial juices/reconstituted powdered juice mixes' and 'soft drinks'. Laboratory tests of powdered fruit mixes and soft drinks sold in the city of Porto Alegre (Brazil) show that 17 out of 20 samples tested exceeded the limit set by Brazilian regulations (5 mg/100 mL in the final product). Results show that the intake of Amaranth by the different Brazilian populations may pose a health hazard to several population groups.

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)0,005
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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