Non-Nutritive Sweetener Intake Is Low in Preschool-Aged Children in the Guelph Family Health Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
There is limited research on the intake of non-nutritive sweeteners (NNS) among preschool-aged children. Canada’s Food Guide suggests limiting intake of NNS for all population groups and Health Canada recommends that young children (<2 years) avoid consuming beverages containing NNS. The aim of this study was to investigate the frequency and type of non-nutritive sweetener (NNS) intake in preschool-aged children participating in the Guelph Family Health Study pilots. Parents (n = 78 families) completed 3-day food records (n = 112 children; n = 55 females, n = 57 males; 3.6 years ± 1.3). Nineteen children (17%) reported consumption of foods or beverages containing NNS. Food sources with NNS included: freezies, oral nutritional supplements, flavored water, carbonated drinks, sugar free jam and protein powder. The majority of NNS contained in these foods were identified as stevia leaf extract, acesulfame K, sucralose, monk fruit extract and aspartame. Future research should continue to study NNS intake patterns longitudinally in children and examine the association of NNS intake with diet quality and health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».