Associations between residential food environment and dietary patterns in urban-dwelling older adults: results from the VoisiNuAge study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine associations between the availability of residential-area food sources and dietary patterns among seniors. DESIGN: Cross-sectional analyses. Individual-level data from the NuAge study on nutrition and healthy ageing were merged with geographic information system data on food store availability and area-level social composition. Two dietary patterns reflecting lower- and higher-quality diets (respectively designated 'western' and 'prudent') were identified from FFQ data. Two food source relative availability measures were calculated for a 500 m road-network buffer around participants' homes: (i) proportion of fast-food outlets (%FFO) relative to all restaurants and (ii) proportion of stores potentially selling healthful foods (%HFS, healthful food stores) relative to all food stores. Associations between dietary patterns and food source exposure were tested in linear regression models accounting for individual (health and sociodemographic) and area-level (socio-economic and ethnicity) covariates. SETTING: Montréal metropolitan area, Canada. SUBJECTS: Urban-dwelling older adults (n 751), aged 68 to 84 years. RESULTS: %FFO was inversely associated with prudent diet (β = -0·105; P < 0·05) and this association remained statistically significant in models accounting for %HFS. %HFS was inversely associated with lower western diet scores (β = -0·124; P < 0·01). This latter association no longer reached significance once models were adjusted for area-level covariates. CONCLUSIONS: In Montréal, the food environment is related to the diet of older adults but these links are more complex than straightforward. The absence of significant relationships between healthful food stores and prudent diets, and between fast-food outlets and western diets, deserves further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».