Determinants of diet quality among Quebecers aged 55-74.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Sociodemographic, lifestyle and dietary characteristics were studied to gain insights into determinants of total diet quality and diversity in a weighted sample of 460 participants aged 55-74 (53% female) from the 1990 Enqu te qu b coise sur la nutrition (EQN) dataset. METHODS: Dietary data consisted of an interviewer-administered 24-hour recall and food frequency questionnaire, and a self-administered questionnaire on dietary behaviours, attitudes and perceptions. 24-hour recall data were coded into food groups as described in Canada's Food Guide for Healthy Eating. Diet quality was scored using the categorical Dietary Diversity Score (DDS, range 0-4) and continuous Dietary Adequacy Score (DAS, range 0-18). A second nonconsecutive recall (10% of subjects) permitted correction of food group portions for intraindividual variability and subsequent calculation and validation of usual DDS and DAS. Relationships were examined between the scores and independent variables. Forward leastwise logistic regession (DDS) and stepwise multiple regression (DAS) analyses were conducted with independent variables showing significant bivariate relationships. RESULTS: Among men, breakfast consumption and eating commercially-prepared meals were positively associated with usual DDS, but poor social support and supplement use negatively predicted this score. Eating fewer than 3 meals daily, smoking, and dietary supplement use were negative predictors of usual DAS (r2=0.155). Among women, eating commercial foods was a negative predictor of usual DDS, as was preferring overweight to depriving themselves of favourite foods. Reporting that health concerns influenced food choices and disagreeing with the statement that effort is needed to have a nice body were positive determinants of usual DAS in women. On the other hand, eating fewer than 3 meals daily negatively predicted this dietary index (r2 = 0.162). CONCLUSIONS: Gender differences in predictors of diet quality suggest the need to target nutrition health promotion to the needs of older men and women to encourage optimal eating habits.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».