Expanding Fortification with Folic Acid: Thinking Outside the Cereal-Grain Box
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Fortifying maize and wheat flours with folic acid has effectively reduced neural tube defect-affected births. However, maize and wheat flours may not be widely consumed in all countries; further reduction in neural tube defect-affected births could benefit from the identification of alternative food vehicles. We aimed to use dietary intake or apparent consumption data to determine alternative food vehicles for large-scale fortification with folic acid in low-income and lower-middle-income countries (LILMICs) and identify current research related to examining the technological feasibility of fortifying alternative foods with folic acid. (2) Methods: We identified 81 LILMICs, defined by the World Bank’s (WB) 2018 income classifications. To identify dietary intake or apparent consumption, we reviewed WB’s Microdata Library and Global Health Data Exchange for national surveys from 1997–2018. We reviewed survey reports for dietary intake or apparent consumption data and analyzed survey datasets for population coverage of foods. We defined alternative food vehicles as those that may cover/be consumed by ≥30% of the population or households; cereal grains (maize and wheat flours and rice) were included as an alternative food vehicle if a country did not have existing mandatory fortification legislation. To identify current research on fortification with folic acid in foods other than cereal grains, we conducted a systematic review of published literature and unpublished theses, and screened for foods or food products. (3) Results: We extracted or analyzed data from 18 national surveys and countries. The alternative foods most represented in the surveys were oil (n = 16), sugar (n = 16), and salt (n = 14). The coverage of oil ranged from 33.2 to 95.7%, sugar from 32.2 to 98.4%, and salt from 49.8 to 99.9%. We found 34 eligible studies describing research on alternative foods. The most studied alternative foods for fortification with folic acid were dairy products (n = 10), salt (n = 6), and various fruit juices (n = 5). (4) Conclusions: Because of their high coverage, oil, sugar, and salt emerge as potential alternative foods for large-scale fortification with folic acid. However, except for salt, there are limited or no studies examining the technological feasibility of fortifying these foods with folic acid.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».