Association between ultra-processed foods consumption and micronutrient intake and diet quality in Iranian adults: a multicentric study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify ultra-processed foods (UPF) contribution to daily energy and nutrient intake in Iranians and examine whether UPF intake is associated with nutrient profile and diet quality. DESIGN: In this cross-sectional study, a validated FFQ was used to evaluate usual dietary intake over the preceding year. NOVA system was applied to categorise foods based on their levels of processing. Diet quality was evaluated using the nutrient adequacy ratio (NAR), Nutrient Rich Food Index (NRF) and hybrid nutrient density. SETTING: The LIPOKAP study conducted in five cities of Iran (Isfahan, Birjand, Bandar Abbas, Kermanshah and Shahrekord). PARTICIPANTS: A total of 1994 adults aged ≥18 years were recruited using stratified multistage random cluster sampling method. RESULTS: UPF were responsible for 8·5 % of daily energy intake. In the adjusted model, UPF consumption was inversely associated with carbohydrate, protein, refined and whole grains, fibre, fruit and meat, but was positively linked to energy, total fat, saturated and trans fatty acids and cholesterol. Compared with those in the lowest tertile, individuals in the highest tertile of UPF had smaller NAR for Ca, Mg, Zn, Fe, phosphorus, thiamin, niacin, folate and vitamin C. Both NRF and hybrid nutrient density decreased when the share of daily energy intake from UPF increased. CONCLUSION: The higher consumption of UPF is associated with poorer diet quality and lower nutrient intake. It is recommended that UPF be replaced with minimally processed foods to improve diet quality and nutrient profile.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».