Notice bibliographique
Résumé
High-quality diets play an important role in diabetes prevention. Appropriate dietary adherence can improve insulin sensitivity and glycemic control, and thus contribute to lifestyle improvement. However, previous research suggests that dietary adherence is arguably among the most difficult cornerstones of diabetes management. The objectives of this study are (1) to estimate whether and to what extent individuals diagnosed with diabetes show significant differences in diet quality [healthy eating index (HEI)] compared to healthy individuals, (2) to quantify whether and to what extent diabetics experience significantly higher outcomes of body mass index (BMI), and (3) to estimate whether and to what extent dietary supplementation impacts diabetes patient's diet quality and/or BMI outcomes. We use data from the 2007-2008 U.S. National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). The NHANES is the primary, randomized, and nationally representative survey used to assess the health and nutritional status in the U.S. We apply propensity score matching (PSM) to account for selection bias and endogeneity between self-reported diet and health behavir (treatment) and BMI outcomes. We control for an individual's BMI as to capture the impact of past dietary behavior in its impact on HEI. Matching results suggest that regular dietary supplement consumption is associated with significant lower BMI outcomes of almost 1 kg/m(2). The close relationship between diabetes and obesity has been at the center of the diet-health policy debate across Canada and the U.S. Knowledge about this linkage may help to improve the understanding of the factors that impact dietary choices and their overall health outcomes, which may lead to a more efficient and effective promotion of dietary guidelines, healthy food choices, and targeted consumer health and lifestyle policies.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».