- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05610137
Applicazione della metodologia del richiamo di 24 ore assistita da fotografie digitali per l'analisi dell'assunzione dietetica (IngFood)
Applicazione della metodologia del richiamo di 24 ore assistita da fotografie digitali e omologazione con alimenti colombiani per l'analisi dell'assunzione dietetica
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Descrizione dettagliata
Dopo il reclutamento, i partecipanti (20) riceveranno una spiegazione dettagliata degli obiettivi e delle condizioni dello studio e firmeranno il consenso informato. Le valutazioni dell'assunzione dietetica saranno condotte utilizzando richiami dietetici di 24 ore, assistiti da fotografie digitali anagrafiche degli alimenti e delle bevande consumate e una breve descrizione (i due richiami dietetici di 24 ore saranno applicati in giorni diversi e non consecutivi). Allo stesso tempo, la pesatura degli alimenti utilizzando una bilancia da cucina domestica e le misurazioni del volume delle bevande verranno utilizzate come riferimento. Per l'analisi delle informazioni nutrizionali, l'assunzione giornaliera di cibo estratta dai registri fotografici degli alimenti verrà inserita nello strumento automatizzato di valutazione dietetica autosomministrata (ASA24®). L'assunzione di macro e micronutrienti utilizzando i pesi alimentari effettivi registrati dai partecipanti, sarà stimata dal database USDA FNDDS 2017-2018 e la composizione dei polifenoli da un database di fenoli.
Il giorno di ogni richiamo dietetico di 24 ore, i partecipanti raccoglieranno un campione di urina delle 24 ore per valutare l'assunzione di proteine, sodio e potassio. Inoltre, il giorno dopo ogni 24 richiami dietetici, i partecipanti forniranno anche campioni di sangue per determinare i livelli circolanti di vitamina C, vitamina B1, vitamina K1, acido folico, zinco, rame e beta-carotene; e campioni fecali per identificare le specie vegetali nelle feci.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Vanessa Corrales Aguadelo, Msc
- Numero di telefono: +573004369525
- Email: vcorrales@serviciosnutresa.com
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Katalina Muñoz Durango, PhD
- Email: kmunoz@serviciosnutresa.com
Luoghi di studio
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Antioquia
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Medellin, Antioquia, Colombia, 050023
- Vidarium, Nutrition, Health and Wellness Research Center
-
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Uomini e donne di età superiore ai 18 anni
- Chi possiede uno smartphone.
- Autonomo nell'uso di uno smartphone.
- Con accesso a Internet.
Criteri di esclusione:
- Soggetti che non fotografano gli alimenti e/o non li registrano.
- Soggetti che non accettano l'intervista per il chiarimento di dubbi relativi all'alimentazione dopo il reportage fotografico.
- Persone che non possono stare a casa almeno per i giorni di valutazione per facilitare la pesatura degli alimenti.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Coorte
- Prospettive temporali: Prospettiva
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Il grado di concordanza tra il richiamo dietetico di 24 ore assistito dalla fotografia digitale e il peso degli alimenti nei rapporti sull'energia e sui nutrienti.
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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La media dei due periodi di 24 ore all'interno di ciascun metodo.
Bland Altman analisi dell'assunzione di energia e macronutrienti (carboidrati, grassi, proteine).
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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L'assunzione media di proteine (g/giorno)
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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L'assunzione di proteine è stimata in base al concetto che i prodotti contenenti azoto delle proteine alimentari più i prodotti azotati della degradazione proteica endogena vengono escreti come azoto ureico o non ureico.
Il tasso di comparsa dell'azoto ureico (UNA) è misurato come la quantità di urea escreta nelle urine più la quantità netta accumulata nell'acqua corporea.
L'assunzione di proteine è l'azoto urinario escreto in grammi/giorno + (peso in chilogrammi X 0,031 g di azoto/kg/giorno) moltiplicato per 6,25.
Questi valori calcolati sono molto vicini ai valori effettivi di assunzione di azoto o proteine.
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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L'assunzione media di sodio (mg/giorno)
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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L'escrezione urinaria di sodio nelle 24 ore è la stima più accurata dell'assunzione giornaliera di sodio e non è soggetta a bias di richiamo.
Circa il 90% del sodio consumato (da tutte le fonti) viene escreto nelle urine.
L'assunzione di sodio (mg/die) è il sodio nelle urine delle 24 ore (aggiustato per la % di assunzione escreta nelle urine) moltiplicato per il volume totale di urina.
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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L'assunzione media di potassio (mg/giorno)
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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L'escrezione urinaria di potassio nelle 24 ore è la stima più accurata dell'assunzione giornaliera e non è soggetta a bias di richiamo.
Pertanto, l'assunzione di potassio (mg/die) è il potassio nelle urine delle 24 ore (aggiustato per la % di assunzione escreta nelle urine) moltiplicato per il volume totale di urina.
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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La vitamina C plasmatica media (mg/dL)
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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Gli esseri umani, a differenza della maggior parte degli animali, non sono in grado di sintetizzare la vitamina C in modo endogeno, quindi è un componente dietetico essenziale.
I livelli plasmatici di questa vitamina comunemente misurati mediante HPLC sono considerati valori circolanti del micronutriente e rappresentano l'assunzione recente.
I valori di riferimento vanno da 0,4 a 2,0
mg/dl
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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La vitamina B1 plasmatica media (nmol/L)
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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I livelli di questa vitamina misurati mediante cromatografia liquida ad alte prestazioni (HPLC) nel sangue sono un metodo sensibile, specifico e preciso per determinare lo stato nutrizionale della tiamina.
La tiamina è ottenuta dalla dieta e le riserve corporee sono limitate.
Valori circolanti del micronutriente e rappresentano l'assunzione recente.
I valori di riferimento vanno da 70 a 180 nmol/L
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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La vitamina K1 plasmatica media (fillochinone) (ng/mL)
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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La concentrazione di questa vitamina misurata mediante cromatografia liquida ad alte prestazioni (HPLC) nel siero a digiuno è un forte indicatore dell'assunzione e dello stato dietetico.
Valori circolanti del micronutriente e rappresentativi dell'assunzione recente.
Valori di riferimento negli adulti > 18 anni: 0,10-2,20 ng/mL.
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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Il folato sierico medio (N-(5)-metiltetraidrofolato) (ug/L)
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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Circa il 20% del folato assorbito quotidianamente deriva da fonti alimentari; il resto è sintetizzato da microrganismi intestinali.
Il livello di questa vitamina è misurato mediante test immunologico chemiluminescente ed è un forte indicatore dell'assunzione alimentare.
Valori circolanti normali o elevati di questo micronutriente rappresentano l'assunzione recente.
I valori di riferimento negli adulti sono ≥ 4,0 ug/L.
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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Il rame sierico medio (ug/dL)
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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La concentrazione di questo microelemento è misurata mediante spettrometria di assorbimento atomico a fiamma ed è un forte indicatore dell'assunzione alimentare.
I valori di questo micronutriente rappresentano l'assunzione recente.
I valori di riferimento negli adulti vanno da 73-129 ug/dL nei maschi: e 77-206 ug/dL nelle femmine
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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Lo zinco sierico medio ug/dL
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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Lo zinco è ottenuto interamente dalla dieta; viene analizzato nel siero mediante spettrometria di massa plasmatica accoppiata induttivamente ed è un forte indicatore dell'assunzione alimentare.
I valori di questo micronutriente rappresentano l'assunzione recente.
I normali livelli sierici di zinco vanno da 66 a 106 ug/dL negli adulti.
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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Il beta-carotene medio (ug/dL)
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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Il beta-carotene, un nutriente liposolubile, è un precursore della vitamina A e viene analizzato nella spettrometria sierica ed è un riflesso delle quantità di carotene (provitamina A) ingerite e assorbite dall'intestino.
I valori di questo micronutriente rappresentano l'assunzione recente.
I normali livelli sierici di beta-carotene vanno da 4 a 51 ug/dL nei maschi e da 6 a 77 ug/dL nelle femmine.
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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L'assunzione media di polifenoli (mg/GAE/giorno)
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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I polifenoli sono un'importante classe di sostanze fitochimiche legate alla salute.
Saranno stimati dai 24 richiami dietetici abbinati a un database di polifenoli alimentari.
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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L'abbondanza media di specie vegetali nelle feci
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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Le tecnologie di sequenziamento ad alto rendimento hanno fornito un approccio efficiente per valutare la diversità delle piante combinando varie pipeline bioinformatiche per assegnare le sequenze di DNA alle specie.
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 mese
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Vanessa Corrales Aguadelo, Msc, Vidarium, Research Center on Nutrition, Health and Wellness - Nutresa Business Group
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- 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.
- 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.
- 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, 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, 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
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