Potential reductions in ultra-processed food consumption substantially improve population cardiometabolic-related dietary nutrient profiles in eight countries
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: The negative effect on dietary nutrient profiles is the most obvious mechanism explaining the higher risk of cardiometabolic diseases associated with increased dietary share of UPF observed in large cohort studies. We estimate the proportion of diets with excessive energy density, excessive free sugars or saturated fat contents and insufficient fiber that could be avoided, if UPF consumption was reduced to levels among lowest consumers across eight countries, as well as the proportion of diets with multiple inadequacies. Methods and results: Using nationally-representative cross-sectional surveys from Brazil (2008–09), Chile (2010), Colombia (2005), Mexico (2012), Australia (2011–12), the UK (2008–16), Canada (2015), and the US (2015–16), inadequate energy density (≥2.25 kcal/g) or contents of free sugars (>10% of total energy intake), saturated fats (>10% of total energy intake) and fiber (<25 g/2000 kcal) population attributable fractions were quantified. Substantial reductions in nutrient inadequacies would be observed ranging from 50.4% in Chile to 76.8% in US for dietary energy density, from 15.5% in Colombia to 68.4% in Australia for free sugars, from 9.5% in Canada to 35.0% in Mexico for saturated fats, and from 10.3% in UK to 37.9% in Mexico for fiber. Higher reductions would be observed for diets with multiple nutrient inadequacies: from 27.3% in UK to 77.7% in Australia for ≥3 and from 69.4% in Canada to 92.1% in US, for 4 inadequacies. Conclusions: Lowering dietary contribution of UPF to levels among country-specific lowest consumers is a way to improve population cardiometabolic-related dietary nutrient profiles.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».