Associations between added sugar (solid vs. liquid) intakes, diet quality, and adiposity indicators in Canadian children
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the influence of different forms of added sugar intake on diet quality or their association with obesity among youth. Dietary intake was assessed by three 24-h recalls in 613 Canadian children (aged 8-10 years). Added sugars (mean of 3-day intakes) were categorized according to source (solid or liquid). Dietary intake and the Canadian Healthy Eating Index (« HEI-C ») were compared across tertiles of solid and liquid added sugars separately as were adiposity indicators (body mass index (BMI), fat mass (dual-energy X-ray absorptiometry), and waist circumference). Cross-sectional associations were examined in linear regression models adjusting for age, sex, energy intake, and physical activity (7-day accelerometer). Added sugar contributed 12% of total energy intake (204 kcal) on average, of which 78% was from solid sources. Higher consumption of added sugars from either solid or liquid source was associated with higher total energy, lower intake of micronutrients, vegetables and fruit, and lower HEI-C score. Additionally liquid sources were associated with lower intake of dairy products. A 10-g higher consumption of added sugars from liquid sources was associated with 0.4 serving/day lower of vegetables and fruit, 0.4-kg/m(2) higher BMI, a 0.5-kg higher fat mass, and a 0.9-cm higher waist circumference whereas the associations of added sugars from solid sources and adiposity indicators tended to be negative. In conclusion, higher consumption of added sugar from either solid or liquid sources was associated with lower overall diet quality. Adiposity indicators were only positively associated with added sugars from liquid sources.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».