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Enregistrement W2620316465 · doi:10.3148/cjdpr-2017-010

Eating Away from Home: Influences on the Dietary Quality of Adolescents with Overweight or Obesity

2017· article· en· W2620316465 sur OpenAlexafffundvenueabout
Allison W. Watts, Maria Valente, Andrew W. Tu, Louise C. Mâsse

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOverweightObesityQuality (philosophy)MedicineEnvironmental healthPsychologyGerontologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To examine the influence of peers and the source of meals and snacks on the dietary quality of adolescents seeking obesity treatment. METHODS: Baseline surveys were completed by 173 adolescents with overweight or obesity (11-16 years old) enrolled in an e-health intervention in Vancouver, British Columbia. Dietary quality was assessed with three 24-h dietary recalls used to compute a Healthy Eating Index adapted to the Canadian context (HEI-C). Multiple linear regression examined associations between HEI-C scores and the frequency of: (i) meals prepared away from home, (ii) purchasing snacks from vending machines or stores, (iii) eating out with friends, and (iv) peers modeling healthy eating. RESULTS: Adolescents reported eating approximately 3 lunch or dinner meals prepared away from home and half purchased snacks from vending machines or stores per week. After adjusting for socio-demographics, less frequent purchases of snacks from vending machines or stores (b = -3.00, P = 0.03) was associated with higher HEI-C scores. More frequent dinner meals prepared away from home and eating out with friends were only associated with lower HEI-C scores in unadjusted models. CONCLUSIONS: Snack purchasing was associated with lower dietary quality among obesity treatment-seeking adolescents. Improving the healthfulness of foods obtained away from home may contribute to healthier diets among these 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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