Bean consumption by children is associated with better nutrient intake and lower body weights and waist circumferences
Notice bibliographique
Résumé
Using the latest data from the National Nutrition and Health Examination Survey, 1999‐2002, the present study examined the association of bean consumption with food/nutrient intake and certain health parameters in children of differing ages (4–11 and 12–19 yr; n=2740, N=4392, respectively). Comparisons of physiological parameters and food/nutrient intake among bean consumers and non‐consumers were made after adjustment for key covariates including gender, age, ethnicity and calorie intake. Body mass index analyses were conducted using CDC growth chart programs to adjust BMI for age. Bean consuming young children reported greater (p< 0.01) intake of protein (67.3 ± 1.6 vs. 65.2 ± 0.2 g/d), dietary fiber (18.2 ± 0.9 vs. 11.7 ± 0.2 g/d), potassium (2445 ± 70 vs. 2141 ± 28 mg/d) and magnesium (253 ± 7 vs. 214 ± 3 mg/d) relative to non‐bean consumers. Similar differences were seen in older children. There were no effects of bean consumption on body weight, BMI, and waist size in young children. However, in children 12–19 yrs, bean consumption was associated with a lower (p<0.05) body weight (61.1± 1.3 vs. 64.4 ± 0.4 kg) and waist circumference (78 ± 0.94 vs. 80.4 ± 0.36 cm) compared to non‐consumers. In children 4–19 yrs, bean consumers trended towards a reduced risk of being overweight (OR: 0.68; 95%CI: 0.44‐1.05, p=0.08). In conclusion, the present study suggests that bean consumption in all children is associated with better nutrient intake, while in older children bean consumption is also associated with lower body weights and smaller waist sizes. These findings suggest a role for bean consumption in improving nutrient density of the diet and may help in reducing overweight and obesity in children. Supported by Bush Brothers & Company.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».