Nutrient Contribution of the Dinner Meal Consumed by Low-Income Minority Preschool Children
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine the energy and nutrient intake of dinner of low income preschool minority groups, African-Americans and Mexican-Americans, attending Head Start (HS). Design: Cross-sectional study of intake at dinner using digital photography was undertaken. Pictorial records were converted to energy and nutrient intakes using NDS-R Nutritional software. Means±SE for total grams of food and beverages, energy, and macro- and micro-nutrients were determined and compared with recommendations. Setting: Home assessment dinner of children enrolled in HS in Houston, TX. Subjects: Low-income children (n=214), 3 to 5 years (mean age 4.4 ± 0.7 years; 48% boys; 53% Mexican-American). Results: Energy from food and beverages and food was 350.29±10.36 kcals and 302.35±10.46 kcals, respectively. Mean protein, carbohydrate, and total fat intakes were 14.22±0.52 g (16.32% of total energy), 44.33±1.25 g (52.24%), and 13.18±0.56 g (32.29%), respectively, which provided 95.4±0.52%, 44.5±1.25%, and 10.4±0.11% of the requirements for protein, carbohydrate, and dietary fiber, respectively; these were consistent with recommendations. Intakes of vitamin D, calcium, and potassium were 0.66±0.08 mcg, 102.61±5.03 mg, and 404.42±13.63 mg, respectively; which constituted only 6.6±0.08%, 12.7±5.03%, and 10.7±13.63% of these nutrients of public health concern. Conclusions: Children participating in HS had low intakes of nutrients of public health concern at the dinner meal. The dinner meal is an integral part of the daily intake of preschool children and this study suggests that micronutrient intakes could be improved. It is important to educate mothers and children as to what constitutes a nutrient-dense meal and to confront barriers to consumption of these meals.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».