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文章数：3篇

利用生物标志物辅助测量食物摄入

自我报告的食物摄入数据会存在测量误差，而全部用生物标志物来衡量食物摄入成本会过高。The American Journal of Clinical Nutrition上发表的一项研究，建立了基于小样本生物标志物数据的校正模型。该模型可用来校正自我报告食物摄入中的测量误差。

柑橘摄入 Biomarkers calibration equations citrus measurement error

【营养前沿】生化法和膳食分析法评价叶酸摄入量，哪个更靠谱？

① 本文比较评价叶酸摄入量是否不足或过量时，生化法和自我报告的膳食数据之间的区别。② 研究对象为≥19岁的4878名男性和未孕、未哺乳女性。③ 生化法测算血清和红细胞的叶酸含量，仅有1%人群叶酸摄入不足；然而膳食摄入量分析，则有6%人群叶酸摄入不足。④ 当膳食叶酸摄入量高于可耐受最高摄入量时，生化法测算出叶酸超标的比例也增加。⑤ 结果提示，利用膳食数据评估叶酸摄入不足时应谨慎；反之，应用于评估膳食叶酸过量更为可靠。

叶酸生化法自我报告膳食营养素参考摄入量 NHANES

【技术动态】减少自我血糖监测误差，数学来帮忙

① 自我血糖监测（SMBG）是糖尿病治疗的重要内容，了解其测量误差十分重要，为此要有检验误差的可靠模型。② 常用的模型是高斯分布的概率密度函数（PDF），但是传统方法难以准确描述实验数据的变异性；本文描述一种新方法，可以更准确地建立PDF模型。③ 将血糖值划分为恒定标准误差的区间，每个区间用一个PDF模型最大程度拟合实验数据；用拟合优度检验论证模型是否可靠。④ 收集两款血糖仪的监测数据，确定上述模型有效，且优于高斯模型。

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