Anvendelse av 24-timers tilbakekallingsmetodikk assistert av digitale fotografier for analyse av diettinntak (IngFood)
19. juli 2024 oppdatert av: Vanessa Corrales Agudelo
Anvendelse av 24-timers tilbakekallingsmetodikk assistert av digitale fotografier og homologering med colombiansk mat for analyse av kostinntak
Med dette prosjektet forventer etterforskerne å standardisere en pålitelig og optimalisert metodikk basert på et 24-timers tilbakekallingsverktøy assistert av digitale fotografier med en komplett produksjon av mat og ernæringsinformasjon for den colombianske befolkningen.
Studieoversikt
Status
Fullført
Forhold
Detaljert beskrivelse
Etter rekruttering vil deltakerne (20) motta en detaljert forklaring på målene og betingelsene for studien og signere det informerte samtykket. Diettinntaksvurderinger vil bli utført ved hjelp av 24-timers dietttilbakekallinger, assistert med digital fotografiregistrering av maten og drikkene som konsumeres, og en kort beskrivelse (de to 24 dietttilbakekallingene vil bli brukt på forskjellige og ikke-påfølgende dager). Samtidig vil matveiing ved hjelp av en hjemmekjøkkenvekt og drikkevolummålinger bli brukt som referanse. For analyse av ernæringsinformasjon vil det daglige matinntaket hentet fra matfotologger legges inn i det automatiserte Self-Administered Dietary Assessment Tool (ASA24®). Makro- og mikronæringsinntak ved å bruke de faktiske matvektene registrert av deltakerne, vil bli estimert fra USDA FNDDS 2017-2018-databasen, og polyfenolsammensetningen fra en fenoldatabase.
På dagen for hver 24-timers diettinnkalling, vil deltakerne samle en 24-timers urinprøve for å vurdere protein-, natrium- og kaliuminntaket. I tillegg, dagen etter hver 24 dietttilbakekallinger, vil deltakerne også gi blodprøver for å bestemme sirkulerende nivåer av vitamin C, vitamin B1, vitamin K1, folat, sink, kobber og betakaroten; og fekale prøver for å identifisere vegetabilske arter i avføring.
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Faktiske)
20
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiesteder
-
-
Antioquia
-
Medellin, Antioquia, Colombia, 050023
- Vidarium, Nutrition, Health and Wellness Research Center
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
18 år til 70 år (Voksen, Eldre voksen)
Tar imot friske frivillige
Ja
Prøvetakingsmetode
Ikke-sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Tjue fag, generell befolkning.
Deltakerne bør ikke endre kostholdsvanene sine under studien.
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Menn og kvinner over 18 år
- Hvem eier en smarttelefon.
- Autonom i bruken av en smarttelefon.
- Med internettilgang.
Ekskluderingskriterier:
- Personer som ikke fotograferer maten og/eller ikke tar dem opp.
- Personer som ikke aksepterer intervjuet for å avklare tvil knyttet til maten etter fotograferingsrapporten.
- Folk som ikke kan bo hjemme i minst evalueringsdagene for å lette veiing av mat.
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Observasjonsmodeller: Kohort
- Tidsperspektiver: Potensielle
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Omfanget av samsvar mellom 24-timers dietttilbakekalling hjalp med digital fotografering og matveiing i energi- og næringsrapportering.
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Gjennomsnittet av de to 24-timersperiodene innenfor hver metode.
Bland Altman-analyse av inntak av energi og makronæringsstoffer (karbohydrater, fett, protein).
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Gjennomsnittlig proteininntak (g/dag)
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Proteininntak er estimert basert på konseptet om at nitrogenholdige produkter av diettprotein pluss nitrogenholdige produkter med endogen proteinnedbrytning skilles ut som enten urea eller ikke-urea nitrogen.
Forekomsten av urea-nitrogen (UNA) måles som mengden urea som skilles ut i urinen pluss nettomengden som er akkumulert i kroppsvann.
Proteininntak er urinnitrogen utskilt i gram/dag + (vekt i kilogram X 0,031g nitrogen/kg/dag) multiplisert med 6,25.
Disse beregnede verdiene er svært nær faktiske nitrogen- eller proteininntaksverdier.
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
|
Gjennomsnittlig natriuminntak (mg/dag)
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
24-timers utskillelse av natrium i urin er det mest nøyaktige estimatet av daglig natriuminntak og er ikke gjenstand for tilbakekallingsbias.
Omtrent 90 % av det forbrukte natriumet (fra alle kilder) skilles ut i urinen.
Natriuminntak (mg/dag) er natrium i 24-timers urin (justert for % av inntaket utskilt i urin) multiplisert med det totale urinvolumet.
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
|
Gjennomsnittlig kaliuminntak (mg/dag)
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
24-timers utskillelse av kalium i urinen er det mest nøyaktige estimatet av daglig inntak og er ikke gjenstand for tilbakekallingsbias.
Derfor er kaliuminntaket (mg/dag) kalium i 24-timers urin (justert for % av inntaket utskilt i urinen) multiplisert med det totale urinvolumet.
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
|
Gjennomsnittlig plasma vitamin C (mg/dL)
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Mennesker, i motsetning til de fleste dyr, er ikke i stand til å syntetisere vitamin C endogent, så det er en essensiell kostholdskomponent.
Plasmanivåer av dette vitaminet som vanligvis måles ved HPLC, regnes som sirkulerende verdier av mikronæringsstoffet og representerer det nylige inntaket.
Referanseverdiene varierer fra 0,4-2,0
mg/dL
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
|
Gjennomsnittlig plasma vitamin B1 (nmol/L)
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Nivåer av dette vitaminet målt ved høyytelses væskekromatografi (HPLC) i blod er en sensitiv, spesifikk og presis metode for å bestemme ernæringsstatusen til tiamin.
Tiamin hentes fra kosten og kroppslagrene er begrenset.
Sirkulerende verdier av mikronæringsstoffet og representerer det siste inntaket.
Referanseverdier varierer 70-180 nmol/L
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
|
Gjennomsnittlig plasma vitamin K1 (fyllokinon) (ng/ml)
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Konsentrasjonen av dette vitaminet målt ved High-Performance Liquid Chromatography (HPLC) i fastende serum er en sterk indikator på kostinntak og status.
Sirkulerende verdier av mikronæringsstoffet og representerer det siste inntaket.
Referanseverdier hos voksne > 18 år: 0,10-2,20 ng/mL.
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
|
Gjennomsnittlig serumfolat (N-(5)-metyltetrahydrofolat) (ug/L)
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Omtrent 20 % av folatet som absorberes daglig er avledet fra kostholdskilder; resten syntetiseres av tarmmikroorganismer.
Nivået av dette vitaminet måles ved kjemiluminescerende immunoassay og er en sterk indikator på diettinntak.
Normale eller forhøyede sirkulasjonsverdier av dette mikronæringsstoffet representerer det siste inntaket.
Referanseverdier hos voksne er ≥ 4,0 ug/L.
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
|
Gjennomsnittlig serumkobber (ug/dL)
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Konsentrasjonen av dette mikroelementet måles ved flammeatomabsorpsjonsspektrometri og er en sterk indikator på kostinntak.
Verdiene av dette mikronæringsstoffet representerer det siste inntaket.
Referanseverdier hos voksne varierer fra 73–129 ug/dL hos menn: og 77–206 ug/dL hos kvinner
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
|
Gjennomsnittlig serumsink ug/dL
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Sink oppnås utelukkende fra kosten; det analyseres i serum ved induktivt koblet plasma-massespektrometri og er en sterk indikator på diettinntak.
Verdiene av dette mikronæringsstoffet representerer det siste inntaket.
Normale serumsinknivåer varierer fra 66 til 106 ug/dL hos voksne.
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
|
Gjennomsnittlig betakaroten (ug/dL)
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Betakaroten, et fettløselig næringsstoff, er en forløper til vitamin A og analyseres i serumspektrometri og er en refleksjon av mengdene karoten (provitamin A) som inntas og absorberes av tarmen.
Verdiene av dette mikronæringsstoffet representerer det siste inntaket.
Normale serum betakarotennivåer varierer 4-51 ug/dL hos menn: og 6-77 ug/dL hos kvinner.
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
|
Gjennomsnittlig polyfenolinntak (mg/GAE/dag)
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Polyfenoler er en viktig klasse av fytokjemikalier relatert til helse.
De vil bli estimert fra de 24 dietttilbakekallingene kombinert med en matpolyfenoldatabase.
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
|
Den gjennomsnittlige overflod grønnsaksarter i avføringen
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Teknologier for sekvensering med høy gjennomstrømning har gitt en effektiv tilnærming for å vurdere plantediversitet ved å kombinere ulike bioinformatikkrørledninger for å tilordne DNA-sekvenser til arter.
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 måned
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Sponsor
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Vanessa Corrales Aguadelo, Msc, Vidarium, Research Center on Nutrition, Health and Wellness - Nutresa Business Group
Publikasjoner og nyttige lenker
Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.
Generelle publikasjoner
- 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.
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
18. oktober 2022
Primær fullføring (Faktiske)
15. desember 2022
Studiet fullført (Faktiske)
30. desember 2022
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
20. oktober 2022
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
1. november 2022
Først lagt ut (Faktiske)
9. november 2022
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
23. juli 2024
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
19. juli 2024
Sist bekreftet
1. juli 2024
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Andre studie-ID-numre
- FC001-2022
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
JA
IPD-planbeskrivelse
Dataene vil være tilgjengelige når resultatene er publisert.
Dataene kan fås ved å laste ned fra skyen (eks.: NCBI-SRA eller Github)
IPD-delingstidsramme
Dataene vil være tilgjengelige når resultatene er publisert.
Tilgangskriterier for IPD-deling
Offentlig
IPD-deling Støtteinformasjonstype
- SEVJE
- ANALYTIC_CODE
- CSR
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .