Are dietary patterns in childhood associated with IQ at 8 years of age? A population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the effects of overall diet in childhood and intelligence later in life. METHODS: The current study, based on the Avon Longitudinal Study of Parents and Children, uses data on children's diet reported by parents in food-frequency questionnaires at 3, 4, 7 and 8.5 years of age. Dietary patterns were identified using principal-components analysis and scores computed at each age. IQ was assessed using the Wechsler Intelligence Scale for Children at 8.5 years. Data on a number of confounders were collected, and complete data were available for 3966 children. RESULTS: After adjustment, the 'processed' (high fat and sugar content) pattern of diet at 3 years of age was negatively associated with IQ assessed at 8.5 years of age-a 1 SD increase in dietary pattern score was associated with a 1.67 point decrease in IQ (95% CI -2.34 to -1.00; p<0.0001). The 'health-conscious' (salad, rice, pasta, fish, fruit) pattern at 8.5 years was positively associated with IQ: a 1 SD increase in pattern score led to a 1.20 point increase in IQ (95% CI 0.52 to 1.88; p=0.001). CONCLUSION: There is evidence that a poor diet associated with high fat, sugar and processed food content in early childhood may be associated with small reductions in IQ in later childhood, while a healthy diet, associated with high intakes of nutrient rich foods described at about the time of IQ assessment may be associated with small increases in IQ.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».