Effect of Age and Ethnic Groups on Diet Quality
Notice bibliographique
Résumé
The role of age and ethnic groups (Mexican‐American MA versus European‐American EA) on diet quality was examined. Stratified sampling (ethnicity, sex, age, neighborhood, and disease status) was used to collect data from 1,319 subjects living in central Texas using 2 24‐hour recalls (58.8% MAs, 42.7% males). MANOVA was performed to determine if panel of nutrients were affected by age and ethnicity, controlling for sex, education level, BMI, and number of exercise days. Age and ethnicity had appreciable and significant effects on the panel of nutrients. Age explained 9.3% and ethnicity explained 3.9% of the total variance across nutrients. Regardless of ethnicity, % vitamin D intake (p<.0001) and % calcium intake (p<.0001) decreased as age increased. Older subjects (51 and older) were only meeting 24% or less of RDA for vitamin D and only 50% of RDA for calcium. MAs consumed more proteins (p<.0001) and less carbohydrates (p<.0001) than EAs. Our study showed that our older subjects were significantly deficient in vitamin D and calcium. Although ethnicity did explain some differences in nutrient intakes in our subjects, our study underscores the importance of nutrition education for community dwelling elders to eat healthier and improve the quality of their diets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».