Применение методологии 24-часовой памяти с использованием цифровых фотографий для анализа потребления пищи (IngFood)
19 июля 2024 г. обновлено: Vanessa Corrales Agudelo
Применение методологии 24-часового отзыва с использованием цифровых фотографий и омологации колумбийскими продуктами питания для анализа потребления с пищей
С помощью этого проекта исследователи рассчитывают стандартизировать надежную и оптимизированную методологию, основанную на 24-часовом инструменте отзыва, дополненном цифровыми фотографиями, с полной информацией о продуктах питания и пищевой ценности для населения Колумбии.
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Условия
Подробное описание
После набора участники (20 человек) получат подробное объяснение целей и условий исследования и подпишут информированное согласие. Оценка рациона питания будет проводиться с использованием 24-часовых отзывов о питании, дополненных цифровыми фотографиями потребляемых продуктов и напитков, а также кратким описанием (два 24 отзыва о рационе будут применяться в разные и непоследовательные дни). Одновременно в качестве эталона будут использоваться взвешивание продуктов питания на домашних кухонных весах и измерение объема напитков. Для анализа информации о питании ежедневное потребление пищи, полученное из фотожурналов пищевых продуктов, будет введено в автоматизированный инструмент для самостоятельной оценки диеты (ASA24®). Потребление макро- и микроэлементов с использованием фактического веса пищи, зарегистрированного участниками, будет оцениваться по базе данных USDA FNDDS 2017-2018, а состав полифенолов — по базе данных по фенолам.
В день каждого 24-часового отзыва о диете участники будут собирать 24-часовой образец мочи для оценки потребления ими белка, натрия и калия. Кроме того, на следующий день после каждых 24 отзывов о диете участники также будут предоставлять образцы крови для определения циркулирующих уровней витамина С, витамина В1, витамина К1, фолиевой кислоты, цинка, меди и бета-каротина; и образцы фекалий для определения видов растений в фекалиях.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Действительный)
20
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
Antioquia
-
Medellin, Antioquia, Колумбия, 050023
- Vidarium, Nutrition, Health and Wellness Research Center
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
От 18 лет до 70 лет (Взрослый, Пожилой взрослый)
Принимает здоровых добровольцев
Да
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Двадцать субъектов, население в целом.
Участники не должны менять свои диетические привычки во время исследования.
Описание
Критерии включения:
- Мужчины и женщины старше 18 лет
- У кого есть смартфон.
- Автономен в использовании смартфона.
- С доступом в Интернет.
Критерий исключения:
- Субъекты, которые не фотографируют еду и/или не записывают ее.
- Субъекты, которые не принимают интервью для выяснения сомнений, связанных с едой после фотоотчета.
- Люди, которые не могут оставаться дома хотя бы в дни оценки, чтобы облегчить взвешивание пищи.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Наблюдательные модели: Когорта
- Временные перспективы: Перспективный
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Степень согласия между 24-часовым отзывом о питании, полученным с помощью цифровой фотографии, и взвешиванием продуктов питания в отчетах об энергии и питательных веществах.
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Среднее значение двух 24-часовых периодов в каждом методе.
Анализ потребления энергии и макронутриентов (углеводов, жиров, белков) по методу Бленда-Альтмана.
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Среднее потребление белка (г/день)
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Потребление белка оценивается на основе концепции, согласно которой азотсодержащие продукты пищевого белка плюс азотсодержащие продукты распада эндогенного белка выводятся из организма в виде мочевинного или немочевинного азота.
Скорость появления азота мочевины (UNA) измеряется как количество мочевины, выделяемой с мочой, плюс чистое количество, накопленное в воде организма.
Потребление белка представляет собой выделение азота с мочой в граммах/день + (вес в килограммах X 0,031 г азота/кг/день), умноженное на 6,25.
Эти расчетные значения очень близки к фактическим значениям потребления азота или белка.
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
|
Среднее потребление натрия (мг/день)
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
24-часовая экскреция натрия с мочой является наиболее точной оценкой суточного потребления натрия и не подвержена ошибкам припоминания.
Около 90% потребляемого натрия (из всех источников) выводится с мочой.
Потребление натрия (мг/день) представляет собой натрий в 24-часовой моче (с поправкой на % поступления, выводимого с мочой), умноженный на общий объем мочи.
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
|
Среднее потребление калия (мг/день)
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
24-часовая экскреция калия с мочой является наиболее точной оценкой суточного потребления и не подвержена ошибкам припоминания.
Таким образом, потребление калия (мг/день) равно калию в 24-часовой моче (с поправкой на % поступления, выводимого с мочой), умноженному на общий объем мочи.
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
|
Среднее содержание витамина С в плазме (мг/дл)
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Люди, в отличие от большинства животных, не способны эндогенно синтезировать витамин С, поэтому он является важным диетическим компонентом.
Уровни этого витамина в плазме, обычно измеряемые с помощью ВЭЖХ, рассматриваются как циркулирующие значения микроэлемента и отражают недавнее потребление.
Диапазон эталонных значений 0,4-2,0
мг/дл
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
|
Среднее содержание витамина В1 в плазме (нмоль/л)
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Уровни этого витамина, измеренные с помощью высокоэффективной жидкостной хроматографии (ВЭЖХ) в крови, представляют собой чувствительный, специфический и точный метод определения пищевого статуса тиамина.
Тиамин поступает с пищей, и его запасы в организме ограничены.
Циркуляционные значения микроэлемента и представляют собой недавнее потребление.
Диапазон референтных значений 70-180 нмоль/л
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
|
Среднее содержание витамина К1 (филлохинон) в плазме (нг/мл)
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Концентрация этого витамина, измеренная с помощью высокоэффективной жидкостной хроматографии (ВЭЖХ) в сыворотке крови натощак, является надежным индикатором диетического потребления и статуса.
Циркуляционные значения микронутриентов и представление недавнего потребления.
Референтные значения для взрослых старше 18 лет: диапазон 0,10–2,20 нг/мл.
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
|
Среднее содержание фолиевой кислоты в сыворотке (N-(5)-метилтетрагидрофолат) (мкг/л)
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Приблизительно 20% фолиевой кислоты, поглощаемой ежедневно, поступает из пищевых источников; остальное синтезируется кишечными микроорганизмами.
Уровень этого витамина измеряется с помощью хемилюминесцентного иммуноанализа и является важным индикатором потребления с пищей.
Нормальные или повышенные значения этого микронутриента в крови отражают недавнее потребление.
Референтные значения для взрослых составляют ≥ 4,0 мкг/л.
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
|
Среднее содержание меди в сыворотке (мкг/дл)
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Концентрация этого микроэлемента измеряется с помощью пламенной атомно-абсорбционной спектрометрии и является надежным индикатором поступления с пищей.
Значения этого микроэлемента отражают недавнее потребление.
Референсные значения для взрослых находятся в диапазоне 73-129 мкг/дл у мужчин и 77-206 мкг/дл у женщин.
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
|
Среднее содержание цинка в сыворотке мкг/дл
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Цинк полностью поступает из пищи; он анализируется в сыворотке с помощью масс-спектрометрии с индуктивно связанной плазмой и является надежным индикатором потребления с пищей.
Значения этого микроэлемента отражают недавнее потребление.
Нормальный уровень цинка в сыворотке крови у взрослых колеблется от 66 до 106 мкг/дл.
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
|
Средний уровень бета-каротина (мкг/дл)
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Бета-каротин, жирорастворимое питательное вещество, является предшественником витамина А и анализируется с помощью спектрометрии сыворотки и отражает количество каротина (провитамина А), проглоченного и абсорбированного кишечником.
Значения этого микроэлемента отражают недавнее потребление.
Нормальные уровни бета-каротина в сыворотке колеблются в пределах 4-51 мкг/дл у мужчин и 6-77 мкг/дл у женщин.
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
|
Среднее потребление полифенолов (мг/ГАЭ/день)
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Полифенолы являются важным классом фитохимических веществ, связанных со здоровьем.
Они будут оцениваться на основе 24 отзывов о питании в сочетании с базой данных пищевых полифенолов.
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
|
Среднее содержание овощных видов в стуле
Временное ограничение: Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Технологии высокопроизводительного секвенирования обеспечили эффективный подход к оценке разнообразия растений, сочетающий различные биоинформатические конвейеры для присвоения последовательностей ДНК видам.
|
Через завершение обучения, в среднем 1 месяц
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Следователи
- Главный следователь: Vanessa Corrales Aguadelo, Msc, Vidarium, Research Center on Nutrition, Health and Wellness - Nutresa Business Group
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Общие публикации
- 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.
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
18 октября 2022 г.
Первичное завершение (Действительный)
15 декабря 2022 г.
Завершение исследования (Действительный)
30 декабря 2022 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
20 октября 2022 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
1 ноября 2022 г.
Первый опубликованный (Действительный)
9 ноября 2022 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
23 июля 2024 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
19 июля 2024 г.
Последняя проверка
1 июля 2024 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Другие идентификационные номера исследования
- FC001-2022
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
ДА
Описание плана IPD
Данные будут доступны после публикации результатов.
Данные можно получить, загрузив их из облака (например, NCBI-SRA или Github).
Сроки обмена IPD
Данные будут доступны после публикации результатов.
Критерии совместного доступа к IPD
Общественный
Совместное использование IPD Поддерживающий тип информации
- САП
- АНАЛИТИЧЕСКИЙ_КОД
- КСО
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .