Lunch‐time food source is associated with school hour and school day diet quality among Canadian children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited research on the dietary behaviours of Canadian children at school, including where students obtain food from during school hours or whether lunch-time food source influences diet quality. METHODS: Nationally representative cross-sectional data from 24-h dietary recalls were analysed from the 2004 Canadian Community Health Survey (n = 4589). Dietary outcomes included school hour and school day dietary intakes and School Healthy Eating Index (S-HEI) scores. Survey-weighted covariate-adjusted linear regression models examined differences in dietary outcomes across lunch-time food source groups. RESULTS: The majority of children (72.8%) reported bringing lunch from home, whereas fewer students obtained lunch from off-campus locations (11.6%), schools (9.6%) or skipped lunch (5.9%). Compared to off-campus lunches, home-packed lunches were significantly higher in fibre, vitamins A, D and C, thiamin, magnesium, iron, grains, vegetables and fruit, but lower in total calories, fat and calories from minimally nutritious foods. Average school hour diet quality required improvement for all age groups, although S-HEI scores did not differ significantly by lunch-time food source among 6-8-year-old children. However, for children age 9-17 years, bringing a home-packed lunch was associated with significantly higher S-HEI scores compared to students obtaining lunch from off-campus locations. After adjusting for age and sex, lunch-time food source was also significantly associated with whole day dietary quality. CONCLUSIONS: Although the nutritional quality of off-campus lunches was lower than home-packed lunches, the quality of foods was suboptimal, regardless of food source. Strategies are needed to enhance access to nutritious foods on campus and improve the nutritional quality of packed lunches, which supply the majority of lunch-time foods consumed by Canadian children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».