Dietary glycaemic index and glycaemic load among Australian children and adolescents: results from the 2011–2012 Australian Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the dietary glycaemic index (GI) and glycaemic load (GL) of Australian children and adolescents, as well as the major food groups contributing to GL, in the recent 2011-2012 Australian Health Survey. Plausible food intake data from 1876 children and adolescents (51 % boys), collected using a multiple-pass 24-h recall, were analysed. The GI of foods was assigned based on a step-wise published method using values from common GI databases. Descriptive statistics were calculated for dietary GI, GL and contribution to GL by food groups, stratified by age group and sex. Linear regression was used to test for trends across age groups for BMI, dietary GI and GL, and intakes of energy, nutrients and food groups. Pearson's χ 2 test was used to test for differences between age groups for categorical subject characteristic variables. Mean dietary GI and GL of participants were 55·5 (sd 5·3) and 137·4 (sd 50·8), respectively. The main contributors to dietary GL were starchy foods: breads, cereal-based dishes, breakfast cereals, flours, grains and potatoes accounted for 41 % of total GL. Sweetened beverages, fruit and vegetable juices/drinks, cake-type desserts and sweet biscuits contributed 15 %. No significant difference (at P<0·001) was observed between sexes. In conclusion, Australian children and adolescents appear to consume diets with a lower GI than European children. Exchanging high-GI foods for low-GI alternatives within core and non-core foods may improve diet quality of Australian children and adolescents.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».