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Enregistrement W4282826325 · doi:10.1093/cdn/nzac054.051

Transitioning to Sustainable Dietary Patterns: Learnings From the Dietary Patterns of Adults With Low Animal Protein Consumption in the Province of Quebec

2022· article· en· W4282826325 sur OpenAlexaffabout
Gabrielle Rochefort, Didier Brassard, Julie Robitaille, Véronique Provencher, Simone Lemieux, Benoı̂t Lamarche

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuartileFood groupAnimal foodNutrientConsumption (sociology)Environmental healthMedicinePolyunsaturated fatty acidFood consumptionFood scienceAnimal scienceBiologyFatty acidInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sustainable diet paradigm rests, among others, on the replacement of animal proteins by plant-based proteins. Our aim was to provide insights on the food and nutrient characteristics of a dietary pattern consistent with lower intakes of animal proteins among French Canadians. Analyses were conducted in 1147 French-speaking adults (50.2% female, mean age 42.8y) of the PRÉDicteurs Individuels, Sociaux et Environnementaux (PREDISE) study in Québec. Dietary intakes were evaluated using a validated web-based 24hr dietary recall (R24W) repeated on three unannounced occasions. Foods were classified according to the 2019 Canada's Food Guide (CFG) food categories and consumption was expressed as reference amount (RA) or nutrient amounts (in g or mg) per 2000kcal. Diet quality was assessed using the Healthy Eating Food Index-2019, a new index that reflects adherence to the recommendations on healthy food choices in 2019 CFG. Animal protein consumption was classified into quartiles and differences in food and nutrient intakes as well as in the HEFI-2019 score between quartiles were assessed using linear regression models adjusted for age and sex as well as for multiple comparisons. Compared with those in the highest quartile of animal protein consumption, participants in the lowest quartile reported consuming more plant-based protein foods (+0.4 RA/2000 kcal; 95%CI 0.2;0.6), refined grains (+0.3 RA/2000 kcal; 95% CI 0.1;0.5), foods not recommended in CFG 2019 (+1.5 RA/2000 kcal; 95%CI 1.0;2.0), polyunsaturated fatty acids (+2.5g/2000 kcal; 95%CI 1.4;3.5) and free sugars (+20.0g/2000 kcal; 95%CI 14.0;26.0). They also consumed less monounsaturated fatty acids (−1.8g/2000 kcal; 95%CI −3.2; −0.4), saturated fats (−7.3g/2000 kcal; 95%CI −8.8; −5.9) and sodium (-349 mg/2000 kcal; 95%CI -510; -188). The HEFI-2019 score was similar among quartiles of animal protein consumption. The dietary pattern of French-Canadian adults who consume lesser amounts of animal proteins is not entirely consistent with better diet quality. These results highlight some of the challenges in transitioning the dietary habits of French Canadian adults into more sustainable and healthier patterns. Canadian Institute for Health Research, Centre Nutrition, Santé et Société-NUTRISS and Fonds de nutrition publique.

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)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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