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Enregistrement W2758175275 · doi:10.1177/0260106017732719

Special diets in modern America: Analysis of the 2012 National Health Interview Survey data

2017· article· en· W2758175275 sur OpenAlexaff
Brenda Leung, Romy Lauche, Matthew Leach, Yan Zhang, Holger Cramer, David Sibbritt

Notice bibliographique

RevueNutrition and Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNational Health Interview SurveyMedicineGerontologyEnvironmental healthPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Special diets are frequently used by the public but reasons for use and characteristics of users remain unclear. AIM: To determine prevalence of the use of special diets, the individual characteristics associated with their use and reasons for use. METHODS: The secondary analysis used data from the 2012 National Health Interview Survey (NHIS), a cross-sectional household interview survey of a nationally representative sample of non-hospitalized US adult populations ( n = 34,525). The dependent variables in this secondary analysis were the use of a special diet (vegetarian, macrobiotic, Atkins, Pritikin, and Ornish) ever and during the past 12 months. Independent variables included sociodemographic, clinical and behavioral variables. Prevalence of special diet use and reasons for use were analyzed descriptively. Associations between independent and dependent variables were analyzed using Chi-square tests and logistic regression. Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. RESULTS: Lifetime and 12-month prevalence of using special diets were 7.5% (weighted n = 17.7 million) and 2.9% (weighted n = 6.9 million), respectively. Individuals using special diets in the past 12 months were more likely female (OR = 1.45; 95% CI = 1.21-1.74), not married (OR = 0.76; 95% CI = 0.63-0.91), college-educated (OR = 1.98; 95% CI = 1.25-3.11) and depressed (OR = 1.50; 95% CI = 1.14-1.98). They more likely also used herbal products (OR = 2.35; 95%CI = 1.84-2.99), non-vitamin (OR = 1.82; 95% CI = 1.45-2.27) and vitamin supplements (OR = 1.57; 95% CI = 1.24-1.99). Diets were mainly used to improve overall health (76.7%) or for general wellness/prevention (70.4%). CONCLUSIONS: Special diets are mainly used for unspecific health reasons by those who are females, have a college degree or with depression, and commonly used in conjunction with herbs and dietary supplements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
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