State‐Level School Competitive Food and Beverage Laws Are Associated With Children's Weight Status
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study attempted to determine whether state laws regulating low nutrient, high energy-dense foods and beverages sold outside of the reimbursable school meals program (referred to as "competitive foods") are associated with children's weight status. METHODS: We use the Classification of Laws Associated with School Students (CLASS) database of state codified law(s) relevant to school nutrition. States were classified as having strong, weak, or no competitive food laws in 2005 based on strength and comprehensiveness. Parent-reported height and weight along with demographic, behavioral, family, and household characteristics were obtained from the 2007 National Survey of Children's Health. Bivariate and logistic regression analyses estimated the association between states' competitive food laws and children's overweight and obesity status (body mass index [BMI]-for-age ≥85th percentile). Children (N = 16,271) between the ages of 11-14 years with a BMI for age ≥5th percentile who attended public school were included. RESULTS: Children living in states with weak competitive food laws for middle schools had over a 20% higher odds of being overweight or obese than children living in states with either no or strong school competitive food laws. CONCLUSION: State-level school competitive food and beverage laws merit attention with efforts to address the childhood obesity epidemic. Attention to the specificity and requirements of these laws should also be considered.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».