Socioeconomic indicators and frequency of traditional food, junk food, and fruit and vegetable consumption amongst Inuit adults in the Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing consumption of non-nutrient-dense foods (NNDF), decreasing consumption of traditional foods (TF) and low consumption of fruit and vegetables (FV) may contribute to increasing chronic disease rates amongst Inuit. The present study aimed to assess the daily frequency and socioeconomic and demographic factors influencing consumption of TF, FV and NNDF amongst Inuit adults in Nunavut, Canada. METHODS: Using a cross-sectional study design and random household sampling in three communities in Nunavut, a food frequency questionnaire developed for the population was used to assess frequency of NNDF, TF and FV consumption amongst Inuit adults. Socioeconomic status (SES) was assessed by education level, ownership of items in working condition, and whether or not people in the household were employed or on income support. Mean frequencies of daily consumption were compared across gender and age groups, and associations with socioeconomic indicators were analysed using logistic regression. RESULTS: Two hundred and eleven participants (36 men, 175 women; mean (standard deviation) ages 42.1 (15.0) and 42.2 (13.2) years, respectively; response rate 69-93%) completed the study. Mean frequencies of consumption for NNDF, TF and FV were 6.3, 1.9 and 1.6 times per day, respectively. On average, participants ≤50 years consumed NNDF (P=0.003) and FV (P=0.01) more frequently and TF (P=0.01) less frequently than participants >50 years. Education was positively associated with FV consumption and negatively associated with TF consumption. Households on income support were more likely to consume TF and NNDF. CONCLUSIONS: These results support the hypothesis that the nutrition transition taking place amongst Inuit in Nunavut results in elevated consumption of NNDF compared with TF and FV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».