Toepassing van de 24-uurs recall-methodologie, ondersteund door digitale foto's voor de analyse van de voedingsinname (IngFood)
19 juli 2024 bijgewerkt door: Vanessa Corrales Agudelo
Toepassing van de 24-uurs recall-methodologie, ondersteund door digitale foto's en homologatie met Colombiaans voedsel voor de analyse van de voedingsinname
Met dit project verwachten de onderzoekers een betrouwbare en geoptimaliseerde methodologie te standaardiseren op basis van een 24-uurs recall-tool, ondersteund door digitale foto's met een volledige uitvoer van voedsel en voedingsinformatie voor de Colombiaanse bevolking.
Studie Overzicht
Toestand
Voltooid
Conditie
Gedetailleerde beschrijving
Na werving ontvangen deelnemers (20) een gedetailleerde uitleg van de doelstellingen en voorwaarden van het onderzoek en ondertekenen ze de geïnformeerde toestemming. Evaluaties van de inname van de voeding zullen worden uitgevoerd met behulp van 24-uurs dieetherinneringen, ondersteund met digitale fotoregistratie van het geconsumeerde voedsel en dranken, en een korte beschrijving (de twee 24 dieetherinneringen zullen op verschillende en niet-opeenvolgende dagen worden toegepast). Tegelijkertijd wordt het wegen van voedsel met behulp van een keukenweegschaal voor thuisgebruik en het meten van het drankvolume als referentie gebruikt. Voor de analyse van voedingsinformatie wordt de dagelijkse voedselinname uit voedselfotologs ingevoerd in de geautomatiseerde Self-Administered Dietary Assessment Tool (ASA24®). De inname van macro- en micronutriënten op basis van de daadwerkelijke voedselgewichten die door de deelnemers zijn geregistreerd, zal worden geschat op basis van de USDA FNDDS 2017-2018-database, en de samenstelling van polyfenolen op basis van een fenoldatabase.
Op de dag van elke 24-uurs dieetherinnering verzamelen de deelnemers een 24-uurs urinemonster om hun eiwit-, natrium- en kaliuminname te beoordelen. Bovendien zullen de deelnemers de dag na elke 24 voedingsherinneringen ook bloedmonsters verstrekken om de circulerende niveaus van vitamine C, vitamine B1, vitamine K1, foliumzuur, zink, koper en bètacaroteen te bepalen; en fecale monsters om groentesoorten in feces te identificeren.
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Werkelijk)
20
Contacten en locaties
In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.
Studie Locaties
-
-
Antioquia
-
Medellin, Antioquia, Colombia, 050023
- Vidarium, Nutrition, Health and Wellness Research Center
-
-
Deelname Criteria
Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
18 jaar tot 70 jaar (Volwassen, Oudere volwassene)
Accepteert gezonde vrijwilligers
Ja
Bemonsteringsmethode
Niet-waarschijnlijkheidssteekproef
Studie Bevolking
Twintig proefpersonen, algemene bevolking.
Deelnemers mogen tijdens het onderzoek hun voedingsgewoonten niet veranderen.
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Mannen en vrouwen ouder dan 18 jaar
- Wie heeft er een smartphone.
- Autonoom in het gebruik van een smartphone.
- Met internettoegang.
Uitsluitingscriteria:
- Onderwerpen die het eten niet fotograferen en/of vastleggen.
- Onderwerpen die het interview niet accepteren voor het ophelderen van twijfels met betrekking tot het eten na het fotoverslag.
- Mensen die in ieder geval de evaluatiedagen niet thuis kunnen blijven om het wegen van voedsel te vergemakkelijken.
Studie plan
Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
- Observatiemodellen: Cohort
- Tijdsperspectieven: Prospectief
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
De mate van overeenstemming tussen de 24-uurs voedingsherinnering ondersteund met digitale fotografie en voedselweging in energie- en nutriëntenrapportage.
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
Het gemiddelde van de twee perioden van 24 uur binnen elke methode.
Bland Altman-analyse van de inname van energie en macronutriënten (koolhydraten, vetten, eiwitten).
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
De gemiddelde eiwitinname (g/dag)
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
De eiwitinname wordt geschat op basis van het concept dat stikstofhoudende producten van voedingseiwitten plus stikstofhoudende producten van endogene eiwitafbraak worden uitgescheiden als ureum of niet-ureumstikstof.
Het ureum-stikstofgehalte (UNA) wordt gemeten als de hoeveelheid ureum die wordt uitgescheiden in de urine plus de netto hoeveelheid die zich ophoopt in het lichaamsvocht.
De eiwitinname is stikstof uitgescheiden in de urine in gram/dag + (gewicht in kilogram X 0,031 g stikstof/kg/dag) vermenigvuldigd met 6,25.
Deze berekende waarden liggen heel dicht bij de werkelijke waarden voor stikstof- of eiwitinname.
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
|
De gemiddelde natriuminname (mg/dag)
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
De 24-uurs natriumuitscheiding via de urine is de meest nauwkeurige schatting van de dagelijkse natriuminname en is niet onderhevig aan recall-bias.
Ongeveer 90% van het geconsumeerde natrium (uit alle bronnen) wordt uitgescheiden in de urine.
Natriuminname (mg/dag) is natrium in 24-uurs urine (aangepast voor % van de inname uitgescheiden in de urine) vermenigvuldigd met het totale urinevolume.
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
|
De gemiddelde kaliuminname (mg/dag)
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
De 24-uurs urinaire kaliumuitscheiding is de meest nauwkeurige schatting van de dagelijkse inname en is niet onderhevig aan recall-bias.
Daarom is de inname van kalium (mg/dag) kalium in 24-uurs urine (aangepast voor % van de inname uitgescheiden in de urine) vermenigvuldigd met het totale urinevolume.
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
|
De gemiddelde plasma vitamine C (mg/dL)
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
Mensen zijn, in tegenstelling tot de meeste dieren, niet in staat vitamine C endogeen te synthetiseren, dus het is een essentieel voedingsbestanddeel.
Plasmaspiegels van deze vitamine, gewoonlijk gemeten met HPLC, worden beschouwd als circulerende waarden van de micronutriënt en vertegenwoordigen de recente inname.
Referentiewaarden variëren van 0,4-2,0
mg/dL
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
|
De gemiddelde plasma vitamine B1 (nmol/L)
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
Niveaus van deze vitamine gemeten door High-Performance Liquid Chromatography (HPLC) in bloed is een gevoelige, specifieke en nauwkeurige methode om de voedingsstatus van thiamine te bepalen.
Thiamine wordt verkregen uit de voeding en lichaamsvoorraden zijn beperkt.
Circulerende waarden van de microvoedingsstof en vertegenwoordigen de recente inname.
Referentiewaarden variëren van 70-180 nmol/L
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
|
De gemiddelde plasma vitamine K1 (phylloquinone) (ng/mL)
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
De concentratie van deze vitamine, gemeten met behulp van High-Performance Liquid Chromatography (HPLC) in nuchter serum, is een sterke indicator van de inname en status via de voeding.
Circulerende waarden van de micronutriënt en vertegenwoordigen de recente inname.
Referentiewaarden bij volwassenen > 18 jaar bereik: 0,10-2,20 ng/ml.
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
|
Het gemiddelde serumfolaat (N-(5)-methyltetrahydrofolaat) (ug/L)
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
Ongeveer 20% van het dagelijks geabsorbeerde foliumzuur is afkomstig uit voedingsbronnen; de rest wordt gesynthetiseerd door intestinale micro-organismen.
Het niveau van deze vitamine wordt gemeten door middel van een chemiluminescente immunoassay en is een sterke indicator van de inname via de voeding.
Normale of verhoogde circulerende waarden van deze micronutriënt vertegenwoordigen de recente inname.
Referentiewaarden bij volwassenen zijn ≥ 4,0 ug/L.
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
|
Het gemiddelde serumkoper (ug/dL)
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
De concentratie van dit micro-element wordt gemeten met vlam-atomaire absorptiespectrometrie en is een sterke indicator van de inname via de voeding.
Waarden van deze microvoedingsstof vertegenwoordigen de recente inname.
Referentiewaarden bij volwassenen variëren van 73-129 ug/dL bij mannen: en 77-206 ug/dL bij vrouwen
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
|
Het gemiddelde serumzink ug/dL
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
Zink wordt volledig uit de voeding gehaald; het wordt in serum geanalyseerd door middel van inductief gekoppelde plasma-massaspectrometrie en is een sterke indicator van de inname via de voeding.
Waarden van deze microvoedingsstof vertegenwoordigen de recente inname.
Normale serumzinkspiegels variëren van 66 tot 106 ug/dL bij volwassenen.
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
|
De gemiddelde beta-caroteen (ug/dL)
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
Bèta-caroteen, een in vet oplosbare voedingsstof, is een voorloper van vitamine A en wordt geanalyseerd in serumspectrometrie en is een weerspiegeling van de hoeveelheden caroteen (provitamine A) die worden ingenomen en geabsorbeerd door de darm.
Waarden van deze microvoedingsstof vertegenwoordigen de recente inname.
Normale serum-bètacaroteenspiegels variëren van 4-51 ug/dL bij mannen: en 6-77 ug/dL bij vrouwen.
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
|
De gemiddelde inname van polyfenolen (mg/GAE/dag)
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
Polyfenolen zijn een belangrijke klasse van fytochemicaliën die verband houden met gezondheid.
Ze zullen worden geschat op basis van de 24 terugroepacties in combinatie met een database met voedselpolyfenolen.
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
|
De gemiddelde overvloed aan groentesoorten in de ontlasting
Tijdsspanne: Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
High-throughput sequencing-technologieën hebben een efficiënte benadering geboden voor het beoordelen van plantendiversiteit door verschillende bio-informatica-pijplijnen te combineren om DNA-sequenties in soorten toe te wijzen.
|
Middels afronding van de studie gemiddeld 1 maand
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Sponsor
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Vanessa Corrales Aguadelo, Msc, Vidarium, Research Center on Nutrition, Health and Wellness - Nutresa Business Group
Publicaties en nuttige links
De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.
Algemene publicaties
- 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.
Studie record data
Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
18 oktober 2022
Primaire voltooiing (Werkelijk)
15 december 2022
Studie voltooiing (Werkelijk)
30 december 2022
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
20 oktober 2022
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
1 november 2022
Eerst geplaatst (Werkelijk)
9 november 2022
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
23 juli 2024
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
19 juli 2024
Laatst geverifieerd
1 juli 2024
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Andere studie-ID-nummers
- FC001-2022
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
JA
Beschrijving IPD-plan
De gegevens zullen beschikbaar zijn wanneer de resultaten worden gepubliceerd.
De gegevens kunnen worden verkregen door te downloaden uit de cloud (bijv.: NCBI-SRA of Github)
IPD-tijdsbestek voor delen
De gegevens zullen beschikbaar zijn wanneer de resultaten worden gepubliceerd.
IPD-toegangscriteria voor delen
Openbaar
IPD delen Ondersteunend informatietype
- SAP
- ANALYTIC_CODE
- MVO
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Nee
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Nee
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .