Dietary correlates of an at-risk BMI among Inuit adults in the Canadian high arctic: cross-sectional international polar year Inuit health survey, 2007-2008
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The study's objective was to investigate the dietary correlates of an at-risk body mass index (BMI) among Inuit adults from thirty-six communities across the Canadian Arctic using data from the cross-sectional International Polar Year Inuit Health Survey, conducted in 2007-2008. METHODS: The survey included assessments of 24-hr dietary recall, sociodemographics, physical activity, and anthropometry. Dietary characteristics of overweight and obesity were similar and therefore combined into one at- risk BMI category (≥25 kg/m2) for analyses. The relationship between an at-risk BMI and energy intake from macronutrients, high sugar drinks, high-fat foods, saturated fatty acids, and traditional foods were examined entering each dietary variable separately into a logistic regression model as an independent variable. Analyses were adjusted for age, sex, region, kcalories, walking, smoking and alcohol consumption. Further multivariable models considered selected dietary variables together in one model. RESULTS: An at-risk BMI was present for 64% with a prevalence of overweight and obesity of 28% and 36%, respectively. Consumption of high-sugar drinks (>15.5% E) was significantly related with having an at-risk BMI (OR = 1.6; 95% CI 1.2; 2.2), whereas the % E from total carbohydrate evaluated as a continuous variable and as quartiles was inversely related to an at-risk BMI (P -trend < 0.05) in multivariable analyses. While % E from high-fat foods was positively related to an at-risk BMI, the findings were not significant in a model controlling for high-sugar drinks and % E from carbohydrates. CONCLUSIONS: The prevalence of overweight and obesity is of public health concern among Inuit. The current findings highlight the obesogenic potential of high-sugar drink consumption in an ethnically distinct population undergoing rapid cultural changes and raises concerns regarding carbohydrate restricted diets. Health promotion programs aimed at preventing the development of an unhealthy body weight should focus on physical activity and the promotion of healthy diets with reduced intake of sugar drinks.
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 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) | 0,003 | 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 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 ».