Family meals can help children reach their 5 A Day: a cross-sectional survey of children's dietary intake from London primary schools
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims to explore how the home food environment and parental attitudes and values affect children's fruit and vegetable (F&V) intake. METHODS: The sample consists of 2383 children with a mean age of 8.3 years (95% CI 8.2 to 8.3) attending 52 primary schools in London. These children are taking part in two randomised controlled trials to evaluate a school gardening programme. Diet was assessed using a validated 24-h food tick list, the Child And Diet Evaluation Tool (CADET). RESULTS: The CADET tool found that children consumed on average 293 g F&V (95% CI 287 to 303) per day. Clustered (by school) multilevel regression models with total F&V as the primary outcome were conducted to explore how the home environment affects children's F&V intake. Children of families who reported 'always' eating a family meal together at a table had 125 g (95% CI 92 to 157; p=<0.001) more F&V than families who never ate a meal together. Daily consumption of F&V by parents was associated with higher F&V (88 g, 95% CI 37 to 138) intake in children compared with rarely/never consumption of F&V by parents. Cutting up fruit and vegetables for children was associated with higher consumption. Families who reported always cutting up F&V for their children had 44 g (95% CI 18 to 71) more F&V than families who never cut up F&V. CONCLUSIONS: This study identified that cutting up F&V and family consumption of F&V facilitates children's intake. Eating a family meal together regularly could increase children's F&V intake and help them achieve the recommended intake. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN11396528.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».