Dietary Patterns in an Ethnoculturally Diverse Population: Of Young Canadian Adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Dietary patterns of food consumption were investigated among young urban Toronto adults, including men and women from different ethnocultural groups. METHODS: We performed a cross-sectional analysis among 1153 adults aged 20 to 29 years, from the Toronto Nutrigenomics and Health Study. Principal components analysis of food intake scores was used to identify food consumption patterns. Logistic regression, analysis of variance, and t-tests were used to test for differences in dietary patterns between ethnocultural groups and between men and women. Partial correlations were used to investigate the relationship between patterns and nutrient intake. RESULTS: Three predominant patterns were identified and termed "prudent," "Western," and "Eastern" patterns. Caucasians had significantly higher prudent pattern scores than did Asians and South Asians, while Asians had significantly higher Eastern pattern scores than did other ethnocultural groups (p<0.01). Women had higher prudent pattern scores (odds ratio [OR]=4.31, 95% confidence interval [CI]=3.11-5.96) and lower Western pattern scores (OR=0.62, 95% CI=0.45-0.84) than did men. Dietary pattern scores were correlated with nutrient and energy intakes. CONCLUSIONS: We observed distinct dietary patterns in this population of young adults. These dietary patterns varied significantly between ethnocultural groups and between men and women. The patterns were associated with nutrient intake levels; this association may have important public health implications.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».