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Enregistrement W2440221797 · doi:10.3390/nu8060365

Dietary Pattern Trajectories from 6 to 12 Months of Age in a Multi-Ethnic Asian Cohort

2016· article· en· W2440221797 sur OpenAlexaff
Geraldine S. Lim, Jia Ying Toh, Izzuddin M. Aris, Airu Chia, Wee Meng Han, Seang‐Mei Saw, Keith M. Godfrey, Peter D. Gluckman, Yap Seng Chong, Fabian Yap, Yung Seng Lee, Michael S. Kramer, Mary Foong‐Fong Chong

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health Research Southampton Biomedical Research CentreVersus ArthritisNational Institute for Health and Care ResearchSingapore Institute for Clinical SciencesNational University Health SystemNational Research FoundationBritish Heart FoundationNational Medical Research CouncilNational Research Foundation Singapore
Mots-clésEthnic groupCohortCohort studyDemographyMedicineGerontologyInternal medicineAnthropologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Little is known about the dietary patterns of Asian infants in the first year of life, nor of their associations with maternal socio-demographic factors. Based on the Growing Up in Singapore towards healthy Outcomes (GUSTO) mother-offspring cohort, cross-sectional dietary patterns were derived by factor analysis using 24-h recalls and food diaries of infants at 6-, 9- and 12-months of age. Dietary pattern trajectories were modeled by mapping similar dietary patterns across each age using multilevel mixed models. Associations with maternal socio-demographic variables, collected through questionnaires during pregnancy, were assessed using general linear models. In n = 486 infants, four dietary pattern trajectories were established from 6- to 12-months. Predominantly breastmilk: mainly breastmilk and less formula milk, GUIDELINES: rice porridge, vegetables, fruits and low-fat fish and meat, Easy-to-prepare foods: infant cereals, juices, cakes and biscuits and Noodles (in soup) and seafood: noodle and common accompaniments. In adjusted models, higher maternal education attainment was correlated with higher start scores on Predominantly breastmilk, but lowest education attainment increased its adherence over time. Older mothers had higher start scores on Easy-to-prepare foods, but younger mothers had increased adherence over time. Chinese mothers had higher start scores on Predominantly breastmilk but greater adherence to GUIDELINES over time, while Indian mothers had higher start scores on Easy-to-prepare foods but greater adherence to Predominantly breastmilk with time (p < 0.05 for all). Changes in trajectories over time were small. Hence, dietary patterns established during weaning are strongly influenced by maternal socio-demographic factors and remain stable over the first year of life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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