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Enregistrement W2280052276 · doi:10.1161/circ.125.suppl_10.ap180

Abstract P180: Does Poverty Consistently Affect Food Consumption in Childhood? Evidence from a Longitudinal Study in Children

2012· article· en· W2280052276 sur OpenAlexaffabout
Lisa Kakinami, Marie Lambert, Lise Gauvin, Louise Séguin, Béatrice Nikièma, Gilles Paradis

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyMedicineConsumption (sociology)Logistic regressionDemographyCohortLongitudinal studyChild povertyEnvironmental healthHousehold incomeGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Childhood poverty is associated with poorer food consumption patterns but longitudinal data on this association is limited. To assess if the relationship between food consumption and poverty differs depending on the child’s age and pattern of poverty, we analyzed the relationship between consumption of selected foods and poverty trajectories at various ages in a birth cohort. Methods: The 1998-2010 "Quebec Longitudinal Study of Child Development" (n=2,120) cohort was used for these analyses. Household income was measured annually with poverty defined as income below the low-income thresholds established by Statistics Canada adjusted for household size and geographic region. Frequency of children’s consumption of dairy (milk, cheese, yogurt), fruits, and vegetables were reported by parents using a food frequency questionnaire. Analyses were conducted on the 739 children with food consumption data. Trajectories of poverty at 6, 8, 10, and 12 years were characterized with latent class group analysis using maximum likelihood in a semiparametric mixture model. Multivariable logistic regression predicted the likelihood of having less than 2 servings a day of dairy, fruits and vegetables based on poverty trajectories after adjusting for age and sex. Results: The poverty trajectories were stable and fell into 1 lower exposure category (consistently low exposure (73%, n=537)) and 3 higher exposure categories (increasing: 8%, n=61; decreasing: 10%, n=73; or consistently high exposure: 9%, n=68)). Compared to children experiencing low exposure to poverty, children with increasing or high exposure to poverty were less likely to have at least two servings of fruit a day at all ages, but the results were not significant. Compared to children experiencing low exposure to poverty, children with high exposure were 55% (CI: 0.2-0.8, p=0.001), 31% (CI: 0.4-1.2, p=0.23), 67% (CI: 0.2-0.6, p<.0001), and 49% (CI: 0.3-0.8, p=0.001) less likely to have at least two servings of dairy a day at 6, 8, 10, and 12 years, respectively. Compared to children with low exposure to poverty, children with high exposure were 43% (CI: 0.3-0.9, p=0.02), 46% (CI: 0.3-0.9, p=0.02), 55% (CI: 0.3-0.8, p=0.003), and 47% (CI: 0.3-0.9, p=0.02) less likely to have at least two servings of vegetables a day at 6, 8, 10, and 12 years, respectively. Children at all ages with decreasing or increasing exposure to poverty were less likely to have at least two servings of vegetables a day, but the results were not statistically significant. Conclusion: Experiencing high exposure to poverty has consistent effects on food consumption throughout childhood. In addition, compared to children with low exposure to poverty, children with increasing or decreasing exposure were less likely to have at least 2 servings of fruits and vegetables a day, suggesting any exposure to poverty may have detrimental effects on consumption of selected foods.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,221
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
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