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Enregistrement W7117295195 · doi:10.20935/acadnutr8085

Choline adequacy and health outcomes in vegetarian and vegan diets

2025· article· en· W7117295195 sur OpenAlexaff
David Goldman, Matthew Nagra

Notice bibliographique

RevueAcademia Nutrition and Dietetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholineVegan DietEssential nutrientNutrientDietary Reference IntakeLow fat dietPregnancyHuman nutrition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Choline is an essential nutrient with roles in neurotransmitter synthesis, one-carbon metabolism, and lipid transport. Animal-derived foods such as eggs and red meat are the richest dietary sources, but increased consumption of these foods is associated with elevated risks of cardiovascular disease, cancer, and other chronic conditions, which raises concerns about their promotion for choline adequacy. This narrative review synthesizes evidence on choline intake, adequacy, and health outcomes across omnivorous, vegetarian, and vegan diets. The scientific literature published between 2000 and 2025 was reviewed to investigate choline requirements, nutrient interactions, and the potential role of supplementation. Implications for cardiovascular disease, cancer, non-alcoholic fatty liver disease, and pregnancy outcomes were considered. The findings indicated that vegetarian and vegan diets supply lower choline levels than omnivorous diets, but overt deficiency is rare, likely due to nutrient interactions and potential overestimation of requirements. Increasing intake of animal foods to meet choline requirements may be associated with increased chronic disease risk based on the broader dietary pattern evidence. In contrast, increasing intake of plant-based choline sources such as legumes and whole grains, along with supplementation when necessary during pregnancy, can promote nutrient adequacy and support more favorable health outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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