Dietary Intake among Grade 7 Students from Southwestern Ontario Attempting to Gain Weight
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe dietary intake associated with intentional weight gain among grade 7 students. METHODS: Data were collected using the Waterloo web-based Eating Behaviour Questionnaire (WEB-Q) and measured heights/weights were taken to assess Body Mass Index (BMI). Dietary intake and the Canadian Healthy Eating Index-2009 were compared among participants who ate more to gain weight. RESULTS: Among 1015 participants, approximately 9% of participants were actively attempting to gain weight with more males than females (P < 0.001) and more underweight and normal weight than overweight/obese (P < 0.001) participants. Unadjusted analyses revealed that weight gainers versus non-weight gainers consumed more grain products (P < 0.001), meat and alternatives (P = 0.005), and other foods (P < 0.001), in addition to more total energy (P < 0.001). Although greater amounts of carbohydrates, fat, and protein were consumed among the weight gainers, no differences in the percentage of each macronutrient were observed once corrected for total energy intake. The adjusted model revealed that weight gainers were more likely to consume grain products in line with current recommendations, yet they were further from the recommendations for total fat intake. CONCLUSION: Health promotion strategies need to consider intentional weight gain among young adolescents to ensure that appropriate weight gaining strategies are being followed to avoid potential detrimental health effects.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».