Canadian Nutrition Society: 2021 Scientific Abstracts: Canadian Nutrition Society Annual Conference
Notice bibliographique
Résumé
An unhealthy diet is a critical modifiable risk factor for chronic diseases. The Diabetes Canada Clinical Practice (DCCP) Guidelines encourage healthy eating by recommending consumption of certain foods or nutrients (e.g., fruits and vegetables, fibre), while limiting the intake of others (e.g., high salt/sugar foods). However, many consumers find it challenging to interpret these recommendations. Nutrient profiling (NP) models are interpretative tools that set nutrient thresholds aligned with dietary guidelines, which can be used to guide consumers towards healthier food choices. To develop a NP model based on the healthy eating recommendations in the DCCP guidelines. A systematic methodology to assess foods in alignment with DCCP guidelines was developed, using the University of Toronto Food Label Information Program database 2017 (n=17,360 packaged foods and beverages). The DCCP-NP model categorizes individual food and beverage items into two categories (i.e., 'in alignment' and 'not in alignment') with the guidelines, based on specific nutrient thresholds (i.e., high-sodium, high-fat, highsugar) or recommended food groups (e.g., whole grains). Products were categorized according to Health Canada's Table of Reference Amounts. The DCCP-NP model requires a 'pass' on all four steps to be considered 'in alignment' with this model: 1) exclude processed product (i.e., choosing whole and less refined foods); 2) lean animal protein (10% of total fat) and more vegetable protein; 3) low glycemic-index foods; and 4) foods without excessive saturated fats (9% daily value). Overall, 10% of packaged foods were 'in alignment' the DCCP-NP. Specifically, 77% of nuts/seeds, 46% of legumes, 31% of cereals, 23% of vegetables 17% of fruits, 13% of eggs, 12% of beverages, 11% of marine, 3% of dairy, 3% of potatoes, 2% of salads and 1% of processed meat were 'in alignment' with the DCCP-NP. This study developed the first NP model specific for an at-risk population. This indicates that very few packaged foods and beverages meet the standards in the DCCP guidelines, suggesting an overall low nutritional quality of the packaged food supply. People with diabetes can choose very few packaged foods and still follow the DCCP guidelines.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».