Risk assessment of nutrients: There must be a threshold for their effects
Notice bibliographique
Résumé
Nutrients serve physiological functions in a dose-dependent manner and that needs to be recognized in risk assessment. An example of the consequences of not properly considering this can be seen in a recent assessment by the European Food Safety Authority (EFSA). EFSA concluded in 2022 that the intake of added and free sugars should be "as low as possible in the context of a nutritionally adequate diet". That conclusion of EFSA is based on the effects on two surrogate endpoints for an adverse effect found in randomized controlled trials with high sugars intake levels: fasting glucose and fasting triglycerides. The lowest intake levels in these trials were around 10 energy% and at this intake level there were no adverse effects on the two outcomes. This indicates that the adverse effects of sugars have an observable threshold value for these two endpoints. The most appropriate interpretation from the vast amount of data is that currently no definitive conclusion can be drawn on the tolerable upper intake level for dietary sugars. Therefore, EFSA's own guidance would lead to the conclusion that the available data do not allow the setting of an upper limit for added sugars and hence, that more robust data are required to identify the threshold value for intake of sugars.
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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 | 0,040 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».