MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4379780312 · doi:10.1161/circresaha.123.322065

Diet and Food and Nutrition Insecurity and Cardiometabolic Disease

2023· review· en· W4379780312 sur OpenAlexfundno aff
Eric Brandt, Dariush Mozaffarian, Cindy W. Leung, Seth A. Berkowitz, Venkatesh L. Murthy

Notice bibliographique

RevueCirculation Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEcho FoundationKaiser PermanenteNorth Carolina Department of Health and Human ServicesBlue Cross Blue Shield of Michigan FoundationNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesRockefeller FoundationBill and Melinda Gates FoundationNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésFood insecurityDiseaseEnvironmental healthHealth equityHealth careGerontologyFood securityProductivitySocial determinants of healthMedicineEconomic growthEconomicsGeographyPathologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor nutrition is the leading cause of poor health, health care spending, and lost productivity in the United States and globally, which acts through cardiometabolic diseases as precursors to cardiovascular disease, cancer, and other conditions. There is great interest in how the social determinants of health (the conditions in which people are born, live, work, develop, and age) impact cardiometabolic disease. Food insecurity is an example of a powerful social determinant of health that impacts health outcomes. Nutrition insecurity, a distinct but related concept to food insecurity, is a direct determinant of health. In this article, we provide an overview of how diet in early life relates to cardiometabolic disease and then continue to focus on the concepts of food insecurity and nutrition insecurity. In the discussions herein we make important distinctions between the concepts of food insecurity and nutrition insecurity and provide a review of their concepts, histories, measurement and assessment devices, trends and prevalence, and links to health and health disparities. The discussions here set the stage for future research and practice to directly address the negative consequences of food and nutrition insecurity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,652
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,045 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculation ResearchMême sujetFood Security and Health in Diverse PopulationsTravaux en français237 207