Correlates of diet quality in the Quebec population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the correlates of a high-fat diet in urban, suburban and rural areas of Quebec, Canada. DESIGN: A secondary analysis of data collected as part of a 5-year multi-factorial, multi-setting, community-intervention project. SETTING: Urban, suburban and rural settings of the province of Quebec, 1997. SUBJECTS: Data were analysed from a sample of 5214 participants (2227 males, 2987 females). A food-frequency questionnaire was completed and a global index of food quality was calculated. Logistic regression was used to identify correlates of a diet high in total fats, saturated fat and cholesterol. RESULTS: In both genders, lower level of education, smoking status, French and English languages compared with other languages spoken at home, and a rural environment were associated with poor diet quality. Having no intention to eat low-fat dairy products more often was associated with a high-fat diet. In men, obesity (body mass index >/=30 kg m(-2)) and absence of reported health problems were correlates of a high-fat diet, while, in women, lower physical activity was a correlate. CONCLUSIONS: Future health interventions in Quebec should target people with low education, smokers and those living in a rural environment. Obese men and sedentary women should have access to specific dietetic resources.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».