The Evolution of Science and Regulation of Dietary Supplements: Past, Present, and Future
Notice bibliographique
Résumé
Dietary supplement use in the United States is widespread and increasing, especially among certain population groups, such as older Americans. The science surrounding dietary supplements has evolved substantially over the last few decades since their formal regulation in 1994. Much has been learned about the mechanisms of action of many dietary supplement ingredients, but the evidence on their health effects is still building. As is true of much nutrition research, there are many studies that point to health effects, but not all are at the level of scientific evidence (e.g., randomized controlled interventions), rigor, or quality needed for definitive statements of efficacy regarding clinical end points. New technologies and approaches are being applied to the science of dietary supplements, including nutrigenomics and microbiome analysis, data science, artificial intelligence (AI), and machine learning-all of which can elevate the science behind dietary supplements. Products can contain an array of bioactive compounds derived from foods as well as from medicinal plants, which creates enormous challenges in data collection and management. Clinical applications, particularly those aimed at providing personalized nutrition options for patients, have become more sophisticated as dietary supplements are incorporated increasingly into clinical practice and self-care. The goals of this article are to provide historical context for the regulation and science of dietary supplements, identify research resources, and suggest some future directions for science in this field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».