MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W797936235 · doi:10.1096/fasebj.27.1_supplement.841.5

Examining the effects of increased vitamin D fortification on dietary inadequacy in Canada

2013· article· en· W797936235 sur OpenAlexafffundabout
Yaseer A. Shakur, Mary R. L’Abbé

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDairy Farmers of Canada
Mots-clésFortificationFood fortificationVitaminFortified FoodEnvironmental healthPopulationMedicineVitamin D and neurologyDietary Reference IntakeFood scienceNutrientBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite mandatory fortification of milk and margarine, most Canadians have inadequate vitamin D intake and consequently poor vitamin D status. Inclusion of more foods to be fortified and increasing the levels of fortification are possible strategies to address this inadequacy. We used dietary intakes (24‐h recall) from the 2004 Canadian Community Health Survey 2.2 (n = 34,381) to model the effectiveness of increased vitamin D fortification by determining the prevalence of vitamin D inadequacy and percent of intakes >;Tolerable Upper Intake Level (UL) based on several fortification scenarios. Doubling of milk fortification, and fortification of yogurt and cheese at 6.75 μg/serving led to more than doubling of vitamin D intakes across all sex/age groups and a drop in the prevalence of inadequacy from >;80% to <50% in all groups. Furthermore, no intakes approach the UL under any fortification scenario in any sex/age group. Given the pressing need to improve vitamin D status among Canadians, and the fact that increasing vitamin D in dairy products can lead to increased intake without a risk of excess, increased fortification is a population wide strategy that should be given consideration in Canada. (Funded by the Dairy Farmers of Canada)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetNutritional Studies and Diet→Travaux en français237 207→