Association Between Dietary Total Antioxidant Capacity and Diet Quality in Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diet quality is a major contributor to human health. In addition, antioxidants have a great contribution to several chronic conditions. The purpose of this study was to evaluate if dietary total antioxidant capacity (TAC) can be considered as a measure of diet quality in a Middle Eastern country. Methods: In this cross-sectional study on 6,724 Iranian adults, we used a validated food frequency questionnaire (FFQ) to assess dietary intakes. Data derived from the FFQ was used to calculate dietary TAC and well-known diet quality scores including alternate healthy eating index (AHEI) and dietary diversity score (DDS). Dietary TAC was calculated based on the ferric reducing-antioxidant power (FRAP) values reported in earlier publications. AHEI and DDS have also been constructed based on previous publications. Cross-classification was used to examine the agreement between these measures. Results: < 0.001) compared with those in the lowest tertile. Participants' distribution on the basis of the cross-classification analysis indicated that the classifications were in exact agreement for 42.6%, within an adjacent tertile for 33.05%, and in gross misclassification for 20% of individuals. When this was examined between dietary TAC and DDS, we found that exact agreement in the classifications was for 59.2% of participants. Notably, a very low proportion of gross misclassification was seen in this regard such that only 6% of participants were classified in the opposing tertiles, indicating additional support for a good agreement. Conclusion: We found that dietary TAC might be considered as a proper measure for the assessment of diet quality because it was well correlated with well-known measures of diet quality including DDS and AHEI scores.
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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) | 0,000 | 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 ».