The association between food patterns and adiposity among Canadian children at risk of overweight
Notice bibliographique
Résumé
Identifying food patterns related to obesity can provide information for health promotion in nutrition. Food patterns and their relation with obesity among Canadian children have not been reported to date. Our aim was to identify and describe food patterns associated with obesity in children at risk of overweight. Caucasian children (n = 630) with at least 1 obese biological parent recruited into the Quebec Adiposity and Lifestyle Investigation in Youth (QUALITY) cohort were studied in cross-sectional analyses. Measures of adiposity (body mass index (BMI), waist circumference, body fat mass percentage measured by dual-energy X-ray absorptiometry), screen time, physical activity (accelerometer over 7 days), and dietary intake (three 24-h food recalls) were collected. Factor analysis was used to identify food patterns. The relationships between food patterns and overweight were investigated in logistic and multiple linear regression models. Three food patterns were retained for analysis: traditional food (red meats, main dishes-soups, high-fat dairy products, tomato products, dressings, etc.); healthy food (low-fat dairy products, whole grains, legumes-nuts-seeds, fruits, vegetables); and fast food (sugar-sweetened beverages, fried potatoes, fried chicken, hamburgers-hot dogs-pizza, salty snacks). Higher scores on the fast food pattern were associated with overweight (BMI ≥ 85th percentile), and other measures of adiposity (BMI, waist circumference, body fat mass percentage) after adjustment for age, sex, physical activity, screen time, sleep time, family income, and mother's obesity (p < 0.05). Controlling for energy intake did not change these relationships. Our results provide further evidence of a link between fast food intake and obesity in children.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».