Relationship between Soft Drink Consumption and Obesity in 9–11 Years Old Children in a Multi-National Study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the association between regular (sugar containing) and diet (artificially sweetened) soft drink consumption and obesity in children from 12 countries ranging in levels of economic and human development. The sample included 6162 children aged 9–11 years. Information on soft drink consumption was obtained using a food frequency questionnaire. Percentage body fat (%BF) was estimated by bio-electrical impedance analysis, body mass index (BMI) z-scores were computed using World Health Organization reference data, and obesity was defined as a BMI > +2 standard deviations (SD). Multi-level models were used to investigate trends in BMI z-scores, %BF and obesity across categories of soft drink consumption. Age, sex, study site, parental education and physical activity were included as covariates. There was a significant linear trend in BMI z-scores across categories of consumption of regular soft drinks in boys (p = 0.049), but not in girls; there were no significant trends in %BF or obesity observed in either boys or girls. There was no significant linear trend across categories of diet soft drink consumption in boys, but there was a graded, positive association in girls for BMI z-score (p = 0.0002) and %BF (p = 0.0001). Further research is required to explore these associations using longitudinal research designs.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».