Eating at Food Outlets and “On the Go” Is Associated with Less Healthy Food Choices in Adults: Cross-Sectional Data from the UK National Diet and Nutrition Survey Rolling Programme (2008–2014)
Notice bibliographique
Résumé
Eating location has been linked with variations in diet quality including the consumption of low-nutrient energy-dense food, which is a recognised risk factor for obesity. Cross-sectional data from 4736 adults aged 19 years and over from Years 1–6 of the UK National Diet and Nutrition Survey (NDNS) Rolling Programme (RP) (2008–2014) were used to explore food consumption patterns by eating location. Eating location was categorized as home, work, leisure places, food outlets and “on the go”. Foods were classified into two groups: core (included in the principal food groups and considered important/acceptable within a healthy diet) and non-core (all other foods). Out of 97,748 eating occasions reported, the most common was home (67–90% of eating occasions). Leisure places, food outlets and “on the go” combined contributed more energy from non-core (30%) than from core food (18%). Analyses of modulating factors revealed that sex, income, frequency of eating out and frequency of drinking were significant factors affecting consumption patterns (p < 0.01). Our study provides evidence that eating patterns, behaviours and resulting diet quality vary by location. Public health interventions should focus on availability and access to healthy foods, promotion of healthy food choices and behaviours across multiple locations, environments and contexts for food consumption.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».