Original Research Direct Determinations of the Fatty Acid Composition of Daily Dietary Intakes Incorporating Nutraceuticals and Functional Food Strategies to Increase n-3 Highly Unsaturated Fatty Acids
Notice bibliographique
Résumé
Objective: North American diets are low in eicosapentaenoic acid (20:5n-3, EPA) and docosahexaenoic acid (22:6n-3, DHA). This investigation aims to assess the ability to increase EPA and DHA in the Canadian diet using traditional whole food, functional food or nutraceutical strategies. Methods: A typical Canadian diet (TC) was compared to four diets enriched with EPA and DHA but with similar caloric and macronutrient composition: a nutraceutical fish oil capsule diet (FO), an EPA DHA-enriched functional foods diet (ED), a traditional whole foods (fish) diet (TW) and a comprehensive diet combining fish with functional foods (FF) containing EPA DHA and -linolenic acid. Direct biochemical quantitations were performed for energy, protein, carbohydrate (proximate analysis) and fat (gas chromatogra-phy). Costs of each diet and EPA DHA source were assessed. Results: The FO (1.03 0.01g EPA DHA), ED (0.59 0.02g), TW (3.23 0.09g) and FF (3.15 0.06g) diets provided significantly higher amounts of EPA DHA compared to the TC diet (0.08 0.01g). Using the TC diet as a baseline, the daily cost increase for each revised diet was $0.53 (FO), $0.82 (TW), $0.93 (ED) and $1.62 (FF). The cost per gram of EPA DHA was lowest for fish oil nutraceuticals ($0.53/g), followed by fish ($1.05/g). Conclusions: The EPA and DHA content of daily diets can be increased significantly and cost effectively using nutraceuticals, functional foods and whole foods. Several North American EPADHA recommendations for healthy individuals can be met using these strategies and American Heart Association recommendations for secondary coronary heart disease prevention can be met via traditional whole food, nutraceutical or combination approaches.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 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 ».