The proportion of excessive fast-food consumption attributable to the neighbourhood food environment among youth living within 1 km of their school
Notice bibliographique
Résumé
The study objective was to estimate the proportion of excessive fast-food consumption by youth that is attributable to living and attending school in a neighbourhood with a moderate or high density of fast-food restaurants. This was a cross-sectional study of 6099 Canadian youths (aged 11-15 years) from 255 school neighbourhoods. All participants lived within 1 km of their school. The density of chain fast-food restaurants within a 1-km circular buffer surrounding each school was determined using geographic information systems. Excessive fast-food consumption (≥2 times per week) was assessed by questionnaire. Multilevel logistic regression analysis was used to examine associations. The population attributable risk estimates of excessive fast-food consumption due to neighbourhood exposure to fast-food restaurants were determined based on the prevalence of exposure and the results from the logistic regression. Eight percent of participants were excessive fast-food consumers. After adjusting for sociodemographic factors (i.e., gender, race, and socioeconomic status), it was found that youths from neighbourhoods with a moderate (odds ratio (OR), 1.68; 95% confidence interval (CI), 1.11-2.54) or high (OR 1.70; 95% CI 1.12-2.56) density of chain fast-food restaurants were more likely to be excessive fast-food consumers than were youths from neighbourhoods with no chain fast-food restaurants. Approximately 31% of excessive consumption was attributable to living in neighbourhoods with a moderate or high density of fast-food restaurants. Thus, the fast-food retail environment within which youth live and go to school is an important contributor to their eating behaviours.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».