Aplikace 24hodinové metodologie vyvolání s pomocí digitálních fotografií pro analýzu příjmu potravy (IngFood)
19. července 2024 aktualizováno: Vanessa Corrales Agudelo
Aplikace 24hodinové metodologie vyvolání s pomocí digitálních fotografií a homologace s kolumbijskými potravinami pro analýzu dietního příjmu
V rámci tohoto projektu vyšetřovatelé očekávají standardizaci spolehlivé a optimalizované metodiky založené na 24hodinovém nástroji pro stažení s pomocí digitálních fotografií s kompletním výstupem potravin a nutričních informací pro kolumbijské obyvatelstvo.
Přehled studie
Postavení
Dokončeno
Podmínky
Detailní popis
Po náboru obdrží účastníci (20) podrobné vysvětlení cílů a podmínek studie a podepíší informovaný souhlas. Posouzení dietního příjmu bude provedeno pomocí 24hodinového stažení stravy s pomocí digitálního záznamu fotografií zkonzumovaného jídla a nápojů a stručného popisu (dvě 24 stažení stravy bude aplikováno v různých dnech, které nejdou po sobě). Současně bude jako referenční použito vážení potravin pomocí domácí kuchyňské váhy a měření objemu nápojů. Pro analýzu nutričních informací bude denní příjem potravy extrahovaný z potravinových fotologů vložen do automatizovaného Self-Administered Dietary Assessment Tool (ASA24®). Příjem makro- a mikroživin pomocí skutečných hmotností potravin zaznamenaných účastníky bude odhadnut z databáze USDA FNDDS 2017-2018 a složení polyfenolů z databáze fenolů.
V den každého 24hodinového stažení stravy účastníci odeberou 24hodinový vzorek moči, aby zhodnotili příjem bílkovin, sodíku a draslíku. Kromě toho, den po každém 24. stažení z diety, účastníci také poskytnou vzorky krve ke stanovení cirkulujících hladin vitaminu C, vitaminu B1, vitaminu K1, folátu, zinku, mědi a beta-karotenu; a vzorky stolice k identifikaci druhů zeleniny ve stolici.
Typ studie
Pozorovací
Zápis (Aktuální)
20
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní místa
-
-
Antioquia
-
Medellin, Antioquia, Kolumbie, 050023
- Vidarium, Nutrition, Health and Wellness Research Center
-
-
Kritéria účasti
Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
18 let až 70 let (Dospělý, Starší dospělý)
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ano
Metoda odběru vzorků
Vzorek nepravděpodobnosti
Studijní populace
Dvacet subjektů, běžná populace.
Účastníci by neměli během studie měnit své stravovací návyky.
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Muži a ženy starší 18 let
- Kdo vlastní smartphone.
- Autonomní při používání smartphonu.
- S přístupem na internet.
Kritéria vyloučení:
- Subjekty, které jídlo nefotografují a/nebo nezaznamenávají.
- Subjekty, které neakceptují rozhovor pro objasnění pochybností souvisejících s jídlem po fotografické reportáži.
- Lidé, kteří nemohou zůstat doma alespoň hodnotící dny usnadňují vážení potravin.
Studijní plán
Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Observační modely: Kohorta
- Časové perspektivy: Budoucí
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Rozsah shody mezi 24hodinovým stažením stravy pomohl digitální fotografii a vážení potravin ve zprávách o energii a živinách.
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Průměr dvou 24hodinových období v rámci každé metody.
Bland Altman analýza příjmu energie a makroživin (sacharidů, tuků, bílkovin).
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Průměrný příjem bílkovin (g/den)
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Příjem bílkovin se odhaduje na základě konceptu, že produkty dietních bílkovin obsahující dusík a dusíkaté produkty endogenního štěpení bílkovin jsou vylučovány buď jako močovinový nebo nemočovinový dusík.
Míra výskytu močovinového dusíku (UNA) se měří jako množství močoviny vyloučené močí plus čisté množství akumulované v tělesné vodě.
Příjem bílkovin je dusík vyloučený močí v gramech/den + (hmotnost v kilogramech x 0,031 g dusíku/kg/den) vynásobený 6,25.
Tyto vypočtené hodnoty jsou velmi blízké skutečným hodnotám příjmu dusíku nebo bílkovin.
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
|
Průměrný příjem sodíku (mg/den)
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
24hodinové vylučování sodíku močí je nejpřesnějším odhadem denního příjmu sodíku a nepodléhá zkreslení.
Asi 90 % spotřebovaného sodíku (ze všech zdrojů) se vylučuje močí.
Příjem sodíku (mg/den) je sodík v moči za 24 hodin (upravený na % příjmu vyloučeného močí) vynásobený celkovým objemem moči.
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
|
Průměrný příjem draslíku (mg/den)
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
24hodinové vylučování draslíku močí je nejpřesnějším odhadem denního příjmu a nepodléhá zkreslení.
Proto příjem draslíku (mg/den) je draslík ve 24hodinové moči (upravený na % příjmu vyloučeného močí) vynásobený celkovým objemem moči.
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
|
Průměrný plazmatický vitamín C (mg/dl)
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Lidé, na rozdíl od většiny zvířat, nejsou schopni syntetizovat vitamín C endogenně, takže je základní složkou potravy.
Plazmatické hladiny tohoto vitaminu běžně měřené pomocí HPLC jsou považovány za cirkulující hodnoty mikroživiny a představují nedávný příjem.
Referenční hodnoty se pohybují v rozmezí 0,4-2,0
mg/dl
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
|
Průměrný plazmatický vitamín B1 (nmol/l)
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Hladiny tohoto vitaminu měřené vysokovýkonnou kapalinovou chromatografií (HPLC) v krvi jsou citlivou, specifickou a přesnou metodou pro stanovení nutričního stavu thiaminu.
Thiamin se získává ze stravy a tělesné zásoby jsou omezené.
Cirkulující hodnoty mikroživiny a představují nedávný příjem.
Referenční hodnoty se pohybují v rozmezí 70-180 nmol/L
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
|
Průměrný plazmatický vitamín K1 (fylochinon) (ng/ml)
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Koncentrace tohoto vitaminu měřená vysokovýkonnou kapalinovou chromatografií (HPLC) v séru nalačno je silným ukazatelem příjmu a stavu v potravě.
Cirkulující hodnoty mikroživiny a představující nedávný příjem.
Referenční hodnoty u dospělých > 18 let se pohybují v rozmezí: 0,10-2,20 ng/ml.
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
|
Průměrný sérový folát (N-(5)-methyltetrahydrofolát) (ug/l)
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Přibližně 20 % denně absorbovaného folátu pochází z potravinových zdrojů; zbytek je syntetizován střevními mikroorganismy.
Hladina tohoto vitaminu se měří chemiluminiscenční imunoanalýzou a je silným ukazatelem příjmu v potravě.
Normální nebo zvýšené cirkulující hodnoty této mikroživiny představují nedávný příjem.
Referenční hodnoty u dospělých jsou ≥ 4,0 ug/l.
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
|
Průměrná sérová měď (ug/dl)
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Koncentrace tohoto mikroelementu se měří plamenovou atomovou absorpční spektrometrií a je silným indikátorem příjmu v potravě.
Hodnoty této mikroživiny představují nedávný příjem.
Referenční hodnoty u dospělých se pohybují od 73-129 ug/dl u mužů a 77-206 ug/dl u žen
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
|
Průměrný sérový zinek ug/dl
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Zinek se získává výhradně ze stravy; je analyzován v séru pomocí indukčně vázané plazmové hmotnostní spektrometrie a je silným indikátorem příjmu potravou.
Hodnoty této mikroživiny představují nedávný příjem.
Normální hladiny zinku v séru se u dospělých pohybují od 66 do 106 ug/dl.
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
|
Průměrný beta-karoten (ug/dl)
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Beta-karoten, živina rozpustná v tucích, je prekurzorem vitaminu A a je analyzován sérovou spektrometrií a je odrazem množství karotenu (provitamínu A) přijatého a absorbovaného střevem.
Hodnoty této mikroživiny představují nedávný příjem.
Normální hladiny beta-karotenu v séru se pohybují v rozmezí 4-51 ug/dl u mužů a 6-77 ug/dl u žen.
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
|
Průměrný příjem polyfenolů (mg/GAE/den)
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Polyfenoly jsou důležitou třídou fytochemikálií souvisejících se zdravím.
Budou odhadnuty z 24 stažení z diety spolu s databází potravinářských polyfenolů.
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
|
Průměrné množství druhů zeleniny ve stolici
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Vysoce výkonné sekvenační technologie poskytly účinný přístup k hodnocení diverzity rostlin kombinující různé bioinformatické kanály k přiřazení sekvencí DNA k druhům.
|
Po ukončení studia v průměru 1 měsíc
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Sponzor
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Vanessa Corrales Aguadelo, Msc, Vidarium, Research Center on Nutrition, Health and Wellness - Nutresa Business Group
Publikace a užitečné odkazy
Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.
Obecné publikace
- David LA, Maurice CF, Carmody RN, Gootenberg DB, Button JE, Wolfe BE, Ling AV, Devlin AS, Varma Y, Fischbach MA, Biddinger SB, Dutton RJ, Turnbaugh PJ. Diet rapidly and reproducibly alters the human gut microbiome. Nature. 2014 Jan 23;505(7484):559-63. doi: 10.1038/nature12820. Epub 2013 Dec 11.
- Huybregts L, Roberfroid D, Lachat C, Van Camp J, Kolsteren P. Validity of photographs for food portion estimation in a rural West African setting. Public Health Nutr. 2008 Jun;11(6):581-7. doi: 10.1017/S1368980007000870. Epub 2007 Aug 9.
- Lazarte CE, Encinas ME, Alegre C, Granfeldt Y. Validation of digital photographs, as a tool in 24-h recall, for the improvement of dietary assessment among rural populations in developing countries. Nutr J. 2012 Aug 29;11:61. doi: 10.1186/1475-2891-11-61.
- Martin CK, Correa JB, Han H, Allen HR, Rood JC, Champagne CM, Gunturk BK, Bray GA. Validity of the Remote Food Photography Method (RFPM) for estimating energy and nutrient intake in near real-time. Obesity (Silver Spring). 2012 Apr;20(4):891-9. doi: 10.1038/oby.2011.344. Epub 2011 Dec 1.
- Park Y, Dodd KW, Kipnis V, Thompson FE, Potischman N, Schoeller DA, Baer DJ, Midthune D, Troiano RP, Bowles H, Subar AF. Comparison of self-reported dietary intakes from the Automated Self-Administered 24-h recall, 4-d food records, and food-frequency questionnaires against recovery biomarkers. Am J Clin Nutr. 2018 Jan 1;107(1):80-93. doi: 10.1093/ajcn/nqx002.
- Mullan A, Delles C, Ferrell W, Mullen W, Edwards CA, McColl JH, Roberts SA, Lean ME, Sattar N. Effects of a beverage rich in (poly)phenols on established and novel risk markers for vascular disease in medically uncomplicated overweight or obese subjects: A four week randomized placebo-controlled trial. Atherosclerosis. 2016 Mar;246:169-76. doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2016.01.004. Epub 2016 Jan 6.
- Martin CK, Han H, Coulon SM, Allen HR, Champagne CM, Anton SD. A novel method to remotely measure food intake of free-living individuals in real time: the remote food photography method. Br J Nutr. 2009 Feb;101(3):446-56. doi: 10.1017/S0007114508027438. Epub 2008 Jul 11.
- Martin CK, Nicklas T, Gunturk B, Correa JB, Allen HR, Champagne C. Measuring food intake with digital photography. J Hum Nutr Diet. 2014 Jan;27 Suppl 1(0 1):72-81. doi: 10.1111/jhn.12014. Epub 2013 Jul 15.
- Schoeller DA, Ravussin E, Schutz Y, Acheson KJ, Baertschi P, Jequier E. Energy expenditure by doubly labeled water: validation in humans and proposed calculation. Am J Physiol. 1986 May;250(5 Pt 2):R823-30. doi: 10.1152/ajpregu.1986.250.5.R823.
- Racette SB, Schoeller DA, Luke AH, Shay K, Hnilicka J, Kushner RF. Relative dilution spaces of 2H- and 18O-labeled water in humans. Am J Physiol. 1994 Oct;267(4 Pt 1):E585-90. doi: 10.1152/ajpendo.1994.267.4.E585.
- Subar AF, Crafts J, Zimmerman TP, Wilson M, Mittl B, Islam NG, McNutt S, Potischman N, Buday R, Hull SG, Baranowski T, Guenther PM, Willis G, Tapia R, Thompson FE. Assessment of the accuracy of portion size reports using computer-based food photographs aids in the development of an automated self-administered 24-hour recall. J Am Diet Assoc. 2010 Jan;110(1):55-64. doi: 10.1016/j.jada.2009.10.007.
- Gibson RS, Charrondiere UR, Bell W. Measurement Errors in Dietary Assessment Using Self-Reported 24-Hour Recalls in Low-Income Countries and Strategies for Their Prevention. Adv Nutr. 2017 Nov 15;8(6):980-991. doi: 10.3945/an.117.016980. Print 2017 Nov.
- Nelson M, Atkinson M, Darbyshire S. Food photography II: use of food photographs for estimating portion size and the nutrient content of meals. Br J Nutr. 1996 Jul;76(1):31-49. doi: 10.1079/bjn19960007.
- Blanton CA, Moshfegh AJ, Baer DJ, Kretsch MJ. The USDA Automated Multiple-Pass Method accurately estimates group total energy and nutrient intake. J Nutr. 2006 Oct;136(10):2594-9. doi: 10.1093/jn/136.10.2594.
- Flax VL, Thakwalakwa C, Schnefke CH, Stobaugh H, Phuka JC, Coates J, Rogers B, Bell W, Colaiezzi B, Muth MK. Validation of a digitally displayed photographic food portion-size estimation aid among women in urban and rural Malawi. Public Health Nutr. 2019 Dec;22(17):3140-3150. doi: 10.1017/S1368980019002428. Epub 2019 Sep 9.
- Naska A, Valanou E, Peppa E, Katsoulis M, Barbouni A, Trichopoulou A. Evaluation of a digital food photography atlas used as portion size measurement aid in dietary surveys in Greece. Public Health Nutr. 2016 Sep;19(13):2369-76. doi: 10.1017/S1368980016000227. Epub 2016 Feb 26.
- Nichelle PG, Almeida CCB, Camey SA, Garmus LM, Elias VCM, Marchioni DM, da Silva DG, Ocke MC, Slimani N, Fisberg RM, Crispim SP. Subjects' Perception in Quantifying Printed and Digital Photos of Food Portions. Nutrients. 2019 Feb 27;11(3):501. doi: 10.3390/nu11030501.
- Bouchoucha M, Akrout M, Bellali H, Bouchoucha R, Tarhouni F, Mansour AB, Zouari B. Development and validation of a food photography manual, as a tool for estimation of food portion size in epidemiological dietary surveys in Tunisia. Libyan J Med. 2016 Aug 31;11:32676. doi: 10.3402/ljm.v11.32676. eCollection 2016.
- Amougou N, Cohen E, Mbala ML, Grosdidier B, Bernard JY, Said-Mohamed R, Pasquet P. Development and validation of two food portion photograph books to assess dietary intake among adults and children in Central Africa. Br J Nutr. 2016 Mar 14;115(5):895-902. doi: 10.1017/S0007114515005401. Epub 2016 Jan 20.
- Previdelli AN, Gomez G, Kovalskys I, Fisberg M, Cortes LY, Pareja RG, Liria MR, Garcia MCY, Herrera-Cuenca M, Rigotti A, Guajardo V, Zimberg IZ, Murillo AG; ELANS Study Group. Prevalence and determinants of misreporting of energy intake among Latin American populations: results from ELANS study. Nutr Res. 2019 Aug;68:9-18. doi: 10.1016/j.nutres.2019.05.007. Epub 2019 May 28.
- Martin CK, Kaya S, Gunturk BK. Quantification of food intake using food image analysis. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2009;2009:6869-72. doi: 10.1109/IEMBS.2009.5333123.
- Institute of Medicine (US) Food and Nutrition Board. Dietary Reference Intakes: A Risk Assessment Model for Establishing Upper Intake Levels for Nutrients. Washington (DC): National Academies Press (US); 1998. Available from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK45189/
- Ortega RM, Perez-Rodrigo C, Lopez-Sobaler AM. Dietary assessment methods: dietary records. Nutr Hosp. 2015 Feb 26;31 Suppl 3:38-45. doi: 10.3305/nh.2015.31.sup3.8749.
- Lam YY, Ravussin E. Analysis of energy metabolism in humans: A review of methodologies. Mol Metab. 2016 Sep 20;5(11):1057-1071. doi: 10.1016/j.molmet.2016.09.005. eCollection 2016 Nov.
- Poslusna K, Ruprich J, de Vries JH, Jakubikova M, van't Veer P. Misreporting of energy and micronutrient intake estimated by food records and 24 hour recalls, control and adjustment methods in practice. Br J Nutr. 2009 Jul;101 Suppl 2:S73-85. doi: 10.1017/S0007114509990602.
- Venter CS, MacIntyre UE, Vorster HH. The development and testing of a food portion photograph book for use in an African population. J Hum Nutr Diet. 2000 Jun;13(3):205-218. doi: 10.1046/j.1365-277x.2000.00228.x.
- Alemayehu AA, Abebe Y, Gibson RS. A 24-h recall does not provide a valid estimate of absolute nutrient intakes for rural women in southern Ethiopia. Nutrition. 2011 Sep;27(9):919-24. doi: 10.1016/j.nut.2010.10.015. Epub 2011 Feb 3.
- Bingham SA, Cummings JH. Urine nitrogen as an independent validatory measure of dietary intake: a study of nitrogen balance in individuals consuming their normal diet. Am J Clin Nutr. 1985 Dec;42(6):1276-89. doi: 10.1093/ajcn/42.6.1276.
- Mickelsen O, Makdani D, Gill JL, Frank RL. Sodium and potassium intakes and excretions of normal men consuming sodium chloride or a 1:1 mixture of sodium and potassium chlorides. Am J Clin Nutr. 1977 Dec;30(12):2033-40. doi: 10.1093/ajcn/30.12.2033.
- Luft FC, Fineberg NS, Sloan RS. Estimating dietary sodium intake in individuals receiving a randomly fluctuating intake. Hypertension. 1982 Nov-Dec;4(6):805-8. doi: 10.1161/01.hyp.4.6.805.
- Ferguson LR, De Caterina R, Gorman U, Allayee H, Kohlmeier M, Prasad C, Choi MS, Curi R, de Luis DA, Gil A, Kang JX, Martin RL, Milagro FI, Nicoletti CF, Nonino CB, Ordovas JM, Parslow VR, Portillo MP, Santos JL, Serhan CN, Simopoulos AP, Velazquez-Arellano A, Zulet MA, Martinez JA. Guide and Position of the International Society of Nutrigenetics/Nutrigenomics on Personalised Nutrition: Part 1 - Fields of Precision Nutrition. J Nutrigenet Nutrigenomics. 2016;9(1):12-27. doi: 10.1159/000445350. Epub 2016 May 12.
- Tueni M, Mounayar A, Birlouez-Aragon I. Development and evaluation of a photographic atlas as a tool for dietary assessment studies in Middle East cultures. Public Health Nutr. 2012 Jun;15(6):1023-8. doi: 10.1017/S1368980012000171. Epub 2012 Feb 10.
- Harris-Fry H, Paudel P, Karn M, Mishra N, Thakur J, Paudel V, Harrisson T, Shrestha B, Manandhar DS, Costello A, Cortina-Borja M, Saville N. Development and validation of a photographic food atlas for portion size assessment in the southern plains of Nepal. Public Health Nutr. 2016 Oct;19(14):2495-507. doi: 10.1017/S1368980016000537. Epub 2016 Mar 21.
- Gemming L, Utter J, Ni Mhurchu C. Image-assisted dietary assessment: a systematic review of the evidence. J Acad Nutr Diet. 2015 Jan;115(1):64-77. doi: 10.1016/j.jand.2014.09.015. Epub 2014 Nov 11.
- Zhu F, Bosch M, Woo I, Kim S, Boushey CJ, Ebert DS, Delp EJ. The Use of Mobile Devices in Aiding Dietary Assessment and Evaluation. IEEE J Sel Top Signal Process. 2010 Aug;4(4):756-766. doi: 10.1109/JSTSP.2010.2051471.
- Neveu V, Perez-Jimenez J, Vos F, Crespy V, du Chaffaut L, Mennen L, Knox C, Eisner R, Cruz J, Wishart D, Scalbert A. Phenol-Explorer: an online comprehensive database on polyphenol contents in foods. Database (Oxford). 2010;2010:bap024. doi: 10.1093/database/bap024. Epub 2010 Jan 8.
- Freedman LS, Commins JM, Moler JE, Willett W, Tinker LF, Subar AF, Spiegelman D, Rhodes D, Potischman N, Neuhouser ML, Moshfegh AJ, Kipnis V, Arab L, Prentice RL. Pooled results from 5 validation studies of dietary self-report instruments using recovery biomarkers for potassium and sodium intake. Am J Epidemiol. 2015 Apr 1;181(7):473-87. doi: 10.1093/aje/kwu325. Epub 2015 Mar 18.
- Maximova K, Khodayari Moez E, Dabravolskaj J, Ferdinands AR, Dinu I, Lo Siou G, Al Rajabi A, Veugelers PJ. Co-consumption of Vegetables and Fruit, Whole Grains, and Fiber Reduces the Cancer Risk of Red and Processed Meat in a Large Prospective Cohort of Adults from Alberta's Tomorrow Project. Nutrients. 2020 Jul 29;12(8):2265. doi: 10.3390/nu12082265.
- Wagner S, Lioret S, Girerd N, Duarte K, Lamiral Z, Bozec E, Van den Berghe L, Hoge A, Donneau AF, Boivin JM, Merckle L, Zannad F, Laville M, Rossignol P, Nazare JA. Association of Dietary Patterns Derived Using Reduced-Rank Regression With Subclinical Cardiovascular Damage According to Generation and Sex in the STANISLAS Cohort. J Am Heart Assoc. 2020 Apr 7;9(7):e013836. doi: 10.1161/JAHA.119.013836. Epub 2020 Mar 21.
- Garcia-Vega AS, Corrales-Agudelo V, Reyes A, Escobar JS. Diet Quality, Food Groups and Nutrients Associated with the Gut Microbiota in a Nonwestern Population. Nutrients. 2020 Sep 25;12(10):2938. doi: 10.3390/nu12102938.
- Boulange CL, Neves AL, Chilloux J, Nicholson JK, Dumas ME. Impact of the gut microbiota on inflammation, obesity, and metabolic disease. Genome Med. 2016 Apr 20;8(1):42. doi: 10.1186/s13073-016-0303-2.
- Tresserra-Rimbau A, Medina-Remon A, Perez-Jimenez J, Martinez-Gonzalez MA, Covas MI, Corella D, Salas-Salvado J, Gomez-Gracia E, Lapetra J, Aros F, Fiol M, Ros E, Serra-Majem L, Pinto X, Munoz MA, Saez GT, Ruiz-Gutierrez V, Warnberg J, Estruch R, Lamuela-Raventos RM. Dietary intake and major food sources of polyphenols in a Spanish population at high cardiovascular risk: the PREDIMED study. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2013 Oct;23(10):953-9. doi: 10.1016/j.numecd.2012.10.008. Epub 2013 Jan 17.
- PREDIMED study investigators. Intake of Total Polyphenols and Some Classes of Polyphenols Is Inversely Associated with Diabetes in Elderly People at High Cardiovascular Disease Risk. J Nutr. 2015 Apr 1;146(4):767-777. doi: 10.3945/jn.115.223610.
- Freedman LS, Commins JM, Moler JE, Arab L, Baer DJ, Kipnis V, Midthune D, Moshfegh AJ, Neuhouser ML, Prentice RL, Schatzkin A, Spiegelman D, Subar AF, Tinker LF, Willett W. Pooled results from 5 validation studies of dietary self-report instruments using recovery biomarkers for energy and protein intake. Am J Epidemiol. 2014 Jul 15;180(2):172-88. doi: 10.1093/aje/kwu116. Epub 2014 Jun 10.
- Holbrook JT, Patterson KY, Bodner JE, Douglas LW, Veillon C, Kelsay JL, Mertz W, Smith JC Jr. Sodium and potassium intake and balance in adults consuming self-selected diets. Am J Clin Nutr. 1984 Oct;40(4):786-93. doi: 10.1093/ajcn/40.4.786.
- Reese AT, Kartzinel TR, Petrone BL, Turnbaugh PJ, Pringle RM, David LA. Using DNA Metabarcoding To Evaluate the Plant Component of Human Diets: a Proof of Concept. mSystems. 2019 Oct 8;4(5):e00458-19. doi: 10.1128/mSystems.00458-19.
- Taberlet P, Coissac E, Pompanon F, Gielly L, Miquel C, Valentini A, Vermat T, Corthier G, Brochmann C, Willerslev E. Power and limitations of the chloroplast trnL (UAA) intron for plant DNA barcoding. Nucleic Acids Res. 2007;35(3):e14. doi: 10.1093/nar/gkl938. Epub 2006 Dec 14.
- Kartzinel TR, Hsing JC, Musili PM, Brown BRP, Pringle RM. Covariation of diet and gut microbiome in African megafauna. Proc Natl Acad Sci U S A. 2019 Nov 19;116(47):23588-23593. doi: 10.1073/pnas.1905666116. Epub 2019 Nov 4.
- Medina-Remon A, Barrionuevo-Gonzalez A, Zamora-Ros R, Andres-Lacueva C, Estruch R, Martinez-Gonzalez MA, Diez-Espino J, Lamuela-Raventos RM. Rapid Folin-Ciocalteu method using microtiter 96-well plate cartridges for solid phase extraction to assess urinary total phenolic compounds, as a biomarker of total polyphenols intake. Anal Chim Acta. 2009 Feb 16;634(1):54-60. doi: 10.1016/j.aca.2008.12.012. Epub 2008 Dec 13.
Termíny studijních záznamů
Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
18. října 2022
Primární dokončení (Aktuální)
15. prosince 2022
Dokončení studie (Aktuální)
30. prosince 2022
Termíny zápisu do studia
První předloženo
20. října 2022
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
1. listopadu 2022
První zveřejněno (Aktuální)
9. listopadu 2022
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
23. července 2024
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
19. července 2024
Naposledy ověřeno
1. července 2024
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další identifikační čísla studie
- FC001-2022
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
ANO
Popis plánu IPD
Data budou k dispozici po zveřejnění výsledků.
Data lze získat stažením z cloudu (např.: NCBI-SRA nebo Github)
Časový rámec sdílení IPD
Data budou k dispozici po zveřejnění výsledků.
Kritéria přístupu pro sdílení IPD
Veřejnost
Typ podpůrných informací pro sdílení IPD
- MÍZA
- ANALYTIC_CODE
- CSR
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Ne
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Ne
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .