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Enregistrement W4320881110 · doi:10.1136/bmj-2022-071075

Health and nutrition claims for infant formula: international cross sectional survey

2023· article· en· W4320881110 sur OpenAlexaffabout
Ka Yan Cheung, Loukia Petrou, Bartosz Helfer, Erika Porubayeva, Elena A. Dolgikh, Sana Ali, Insaf Ali, Lindsay Archibald-Durham, Meredith Brockway, Polina Bugaeva, Rishma Chooniedass, Pasquale Comberiati, Erika Cortés-Macías, Sofia D’Elios, Gavriela Feketea, Peter Hsu, Musa Abubakar Kana, Tatiana Kriulina, Yuzuka Kunii, Comfort Madaki, Rihab A. Omer, Diego Peroni, Jana Prokofiev, Melanie Rae Simpson, Naoki Shimojo, Linda P. Siziba, Jon Genuneit, Sohini Thakor, Marium Waris, Quan Yuan, Sadia Zaman, Bridget E. Young, Brighid Bugos, Matthew Greenhawt, Michael Levin, Jonathan Zheng, Robert Boyle, Daniel Munblit

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnterobacteriaceae and Cronobacter Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfant formulaMedicineEnvironmental healthIngredientProduct (mathematics)Systematic reviewCross-sectional studyPublic healthBusinessFamily medicinePediatricsMEDLINEPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To review available health and nutrition claims for infant formula products in multiple countries and to evaluate the validity of the evidence used for substantiation of claims. DESIGN: International cross sectional survey. SETTING: Public facing and healthcare professional facing company owned or company managed formula industry websites providing information about products marketed for healthy infants delivered at full term in 15 countries: Australia, Canada, Germany, India, Italy, Japan, Nigeria, Norway, Pakistan, Russia, Saudi Arabia, South Africa, Spain, the United Kingdom, and the United States in 2020-22. MAIN OUTCOME MEASURES: Number and type of claims made for each product and ingredient. References cited were reviewed and risk of bias was assessed for registered clinical trials using the Cochrane risk of bias tool, and for systematic reviews using the Risk Of Bias in Systematic reviews tool. RESULTS: 757 infant formula products were identified, each with a median of two claims (range from 1 (Australia) to 4 (US)), and 31 types of claims across all products. Of 608 products with ≥1 claims, the most common claim types were "helps/supports development of brain and/or eyes and/or nervous system" (323 (53%) products, 13 ingredients), "strengthens/supports a healthy immune system" (239 (39%) products, 12 ingredients), and "helps/supports growth and development" (224 (37%) products, 20 ingredients). 41 groups of ingredients were associated with ≥1claims, but many claims were made without reference to a specific ingredient (307 (50%) products). The most common groups of ingredients cited in claims were long chain polyunsaturated fatty acids (278 (46%) products, 9 different claims); prebiotics, probiotics, or synbiotics (225 (37%) products, 19 claims); and hydrolysed protein (120 (20%) products, 9 claims). 161/608 (26%) products with ≥1 claims provided a scientific reference to support the claim-266 unique references were cited for 24 different claim types for 161 products. The reference types most frequently cited were clinical trials (50%, 134/266) and reviews (20%, 52/266). 28% (38/134) of referenced clinical trials were registered, 14% (19/134) prospectively. 58 claims referred to 32 registered clinical trials, of which 51 claims (27 trials) related to a randomised comparison. 46 of 51 claims (90%) referenced registered clinical trial outcomes at high risk of bias, and all cited systematic reviews and pooled analyses, carried a high risk of bias. CONCLUSIONS: Most infant formula products had at least one health and nutrition claim. Multiple ingredients were claimed to achieve similar health or nutrition effects, multiple claims were made for the same ingredient type, most products did not provide scientific references to support claims, and referenced claims were not supported by robust clinical trial evidence.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,014
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations36
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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