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Enregistrement W1978040775 · doi:10.1371/journal.pone.0032908

Associations of Supermarket Characteristics with Weight Status and Body Fat: A Multilevel Analysis of Individuals within Supermarkets (RECORD Study)

2012· article· en· W1978040775 sur OpenAlexafffund
Basile Chaix, Kathy Bean, Mark Daniel, Shannon N. Zenk, Yan Kestens, Hélène Charreire, Cinira Leal, Frédérique Thomas, Noëlla Karusisi, Christiane Weber, Jean‐Michel Oppert, Chantal Simon, Juan Merlo, Bruno Pannier

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Régionale de Santé Île-de-FranceInstitut pour la Recherche en Santé PubliqueConservatoire National des Arts et MétiersCanadian Institutes of Health ResearchInstitut de Veille SanitaireVetenskapsrådetInstitut National de Prévention et d'Éducation pour la SantéAgence Nationale de la RechercheNational Geographic Society
Mots-clésBody mass indexWaistEnvironmental healthResidencePsychological interventionPurchasingOverweightObesityMultilevel modelMedicinePsychologyDemographyBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Previous research on the influence of the food environment on weight status has often used impersonal measures of the food environment defined for residential neighborhoods, which ignore whether people actually use the food outlets near their residence. To assess whether supermarkets are relevant contexts for interventions, the present study explored between-residential neighborhood and between-supermarket variations in body mass index (BMI) and waist circumference (WC), and investigated associations between brands and characteristics of supermarkets and BMI or WC, after adjustment for individual and residential neighborhood characteristics. METHODS: Participants in the RECORD Cohort Study (Paris Region, France, 2007-2008) were surveyed on the supermarket (brand and exact location) where they conducted their food shopping. Overall, 7 131 participants shopped in 1 097 different supermarkets. Cross-classified multilevel linear models were estimated for BMI and WC. RESULTS: Just 11.4% of participants shopped for food primarily within their residential neighborhood. After accounting for participants' residential neighborhood, people shopping in the same supermarket had a more comparable BMI and WC than participants shopping in different supermarkets. After adjustment for individual and residential neighborhood characteristics, participants shopping in specific supermarket brands, in hard discount supermarkets (especially if they had a low education), and in supermarkets whose catchment area comprised low educated residents had a higher BMI/WC. CONCLUSION: A public health strategy to reduce excess weight may be to intervene on specific supermarkets to change food purchasing behavior, as supermarkets are where dietary preferences are materialized into definite purchased foods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations137
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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