Four major dietary patterns identified for a target-population of adults residing in Newfoundland and Labrador, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Very limited nutritional epidemiological studies conducted to explore the unique dietary exposure in Newfoundland and Labrador (NL). This study aims to identify and characterize major dietary patterns in the target-population from general adult NL residents and assess the associations with selected demographic factors. METHODS: A total of 192 participants, aged 35-70 years, completed and returned a food-frequency questionnaire (FFQ) and participated in a telephone interview to collect demographic information. Dietary patterns were identified by common factor analysis. Univariate and multivariate linear regression analyses were used to assess determinants of the different food consumption patterns. Pearson's correlation coefficients were calculated for food scores of each pattern, total energy, and energy-adjusted nutrient intakes. RESULTS: Factor analyses identified four dietary patterns, which were labeled as "Meat", "Vegetable/fruit", "Fish", and "Grain" patterns. In combination, the four dietary patterns explained 63% of the variance in dietary habits of the study population. Multivariate linear regression analysis indicated an increasing trend of factor scores for Meat and Grain pattern with age. Male participants were found to be more likely to choose the Meat and Fish patterns. Current smokers and those married/living together tend to choose the Grain pattern. Pearson's correlation coefficients showed positive correlations between fat and cholesterol and the Meat pattern, fiber and the Vegetable/fruits pattern, protein and the Fish pattern, and carbohydrates and the Grain pattern. CONCLUSION: This study derived four dietary patterns and obtained their significant associations with specific demographic characteristics in this population. It identified one dietary consumption pattern (Fish) not yet seen in other studied populations. These findings will update the current dietary-health information published in this province, and contribute to further research into the association between dietary practices and health.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».