Factors associated with fruit and vegetable consumption among adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The higher consumption of fruit and vegetables is considered to be an indicator of healthy eating and the protective effects of fruit and vegetable (FV) consumption for noncommunicable diseases have been investigated extensively. The present study aimed to investigate the association between fruit and vegetable intake (FVI), health behaviours and socio-demographic factors among adult Canadians. METHODS: This analysis was based on the information from the Canadian Community Health Survey, Cycle 3.1. Daily intake of fruit and vegetables from a total number of 15,512 apparently healthy individuals, aged 18-64 years, were assessed using a structured questionnaire, which included 20 questions on the frequency of consumption of different types of fruit and vegetables. Multiple logistic regression models were used to determine the association between FVI and some socio-economic factors and lifestyle behaviour among adult Canadians. RESULTS: In total 77% of Canadian adults consumed fruit and vegetables less than five times per day. Females were more likely to consume more fruit [odds ratio (OR) 2.05; 95% confidence interval (CI) 1.75-2.4], vegetables (OR 1.95; 95% CI 1.65-2.29) and FV (OR 2.52; 95% CI 2.20-2.90) than males. Single/never married individuals, individuals with higher levels of education, never smokers, former drinkers and older people reported more consumption of fruit and vegetables than others. CONCLUSIONS: The results obtained in the present study indicate an association between FVI and some socio-economic and healthy lifestyle behaviours, and that a substantial gap exists between the recommended level and the actual intake of the FV among the Canadian population. Because a higher intake of FV improves public health, it is imperative to tailor nutrition education at the individual and community levels in Canadian populations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».