Association between junk food consumption and fast-food outlet access near school among Quebec secondary-school children: findings from the Quebec Health Survey of High School Students (QHSHSS) 2010–11
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We investigated the association between junk food consumption at lunchtime (JCL) and fast-food outlet access near school among secondary-school children in Quebec. DESIGN: A geographic information system database was used to characterize the food environment around a sub-sample of 374 public schools in which 26 655 students were enrolled. The outcome variable was JCL during the previous week, dichotomized into low JCL (none or once) v. high JCL (twice or more). Access to fast-food outlets near school was assessed using an existing database of fast-food outlets in Quebec. Covariates included student (age, sex and self-rated perceived health), family (familial status and parental education) and school (urban/rural status and deprivation) variables. Hierarchical logistic regression models were employed for analyses using PROC GLIMMIX of SAS version 9.3. SETTING: Province of Quebec, Canada. SUBJECTS: We used data from the Quebec Health Survey of High School Students (QHSHSS) 2010-11, a survey of secondary-school Quebec students. RESULTS: Exposure to two or more fast-food outlets within a radius of 750 m around schools was associated with a higher likelihood of excess JCL (OR=1·50; 95 % CI 1·28, 1·75), controlling for the characteristics of the students, their families and their schools. CONCLUSIONS: The food environment surrounding schools can constitute a target for interventions to improve food choices among secondary-school children living in the province of Quebec. Transforming environments around schools to promote healthy eating includes modifying zoning regulations that restrict access to fast-food outlets around schools.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».