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Enregistrement W1981825339 · doi:10.1139/h2012-074

Beverage patterns among Canadian children and relationship to overweight and obesity

2012· article· en· W1981825339 sur OpenAlexafffundvenueabout
Adrienne Danyliw, Hassanali Vatanparast, Nooshin Nikpartow, Susan J. Whiting

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOverweightObesityMedicineOdds ratioDemographyConfidence intervalEnvironmental healthConfoundingCross-sectional studyLogistic regressionOddsCluster (spacecraft)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sweetened beverage intake has risen in past decades, along with a rise in prevalence of overweight and obesity among children. Our objective was to examine the relationship between beverage intake patterns and overweight and obesity among Canadian children. Beverage intake patterns were identified by cluster analysis of data from the cross-sectional Canadian Community Health Survey 2.2. Intake data were obtained from a single 24-hour recall, height and weight were measured, and sociodemographic data were obtained via interview. Data on children and adolescents aged 2-18 years who met inclusion criteria (n = 10 038) were grouped into the following categories: 2-5 years (male and female), 6-11 years (female), 6-11 years (male), 12-18 years (female), and 12-18 years (male). χ² test was used to compare rates of overweight and obesity across clusters. Logistic regression was used to determine the association between overweight and obesity and beverage intake patterns, adjusting for potential confounders. Clustering resulted in distinct groups of who drank mostly fruit drinks, soft drinks, 100% juice, milk, high-fat milk, or low-volume and varied beverages (termed "moderate"). Boys aged 6-11 years whose beverage pattern was characterized by soft drink intake (553 ± 29 g) had increased odds of overweight-obesity (odds ratio 2.3, 95% confidence interval 1.2-4.1) compared with a "moderate" beverage pattern (23 ± 4 g soft drink). No significant relationship emerged between beverage pattern and overweight and obesity among other age-sex groups. Using national cross-sectional dietary intake data, Canadian children do not show a beverage-weight association except among young boys who drink mostly soft drinks, and thus may be at increased risk for overweight or obesity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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