Database of the iodine content of food and diets populated with data from published literature
Notice bibliographique
Résumé
A database of results for the iodine content of foods and die ts was prepared for a DFID funded \nproject looking at "Environmental Controls in Iodine Deficiency Disorders". It was populated \nwith citations from the literature and contains 732 records. On the basis of these data, the \ngeometric mean result for the iodine content of foods is 87 μg/kg, from 494 citations. \nUsing classifications based on food type the following order for levels of iodine is determined: \nMarine fish (1455.9 μg/kg) > Freshwater fish (102.8 μg/kg) > Leafy vegetables (88.8 μg/kg) > Dairy (83.9 μg/kg) > \nOther vegetables (80.1 μg/kg) > Meat (68.4 μg/kg) > Cereals (56.0 μg/kg) > Fresh fruit (30.6 μg/kg) > Bread (17.0 \nμg/kg) > Water (6.4 μg/l) \n(The figure in brackets represents the geometric mean value for each group) \nThe results show that in general grain crops are poorer sources of iodine than vegetables and that \nthere is some equivocal evidence to suggest that leafy vegetables contain higher iodine \nconcentrations than other vegetables but fish and seaweed are by far the greatest natural sources \nof iodine in foodstuffs. \nThe geometric mean result for the average daily dietary intake is 161 μg/day, based on 84 \ncitations. It is noted that vegetarian and vegan diets often do not meet the recommended adult \ndaily intake of 150 μgI/day due to the lack of dairy, meat and fish components. Results also \nshow that Japanese, USA and Canadian dietary intakes are higher than other countries. \nIntake depends not only on the iodine content of the food but also on the composition of the diet. \nResults show that food accounts for over 90% of human iodine exposure in most circumstances \nwith water and air providing minimal inputs. However, in subsistence populations drinking highiodine \ngroundwaters, water can contribute more than 20% of the dietary intake. Results of \ndietary studies show the following general order of percentage daily iodine intake from the main \nfood groups in Western Countries: \nDairy (50%) > Cereals (20%) > Fish (9%) > Meat (8%) > Vegetables (7%) > Sweets (5%) > Fruits (1%) \nThe majority of iodine in Western diets comes from adventitious sources such as iodophors in \nthe dairy industry, red food colouring and improvers in cereals, bread, meat and sweets. \nRemoving these components to equate to a developing country diet where people are often \ndependant on staple grain foodstuffs such as rice shows that intakes fall below 100 μg/day. It is \nconcluded that without adventitious sources of iodine or a marine foods component, most diets \nwould fail to provide the recommended daily intake of 150 μg/day.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,094 | 0,088 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,021 |
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 ».