Social Gradients and Physical Activity Trends in an Obesogenic Dietary Pattern: Cross-Sectional Analysis of the UK National Diet and Nutrition Survey 2008–2014
Notice bibliographique
Résumé
An energy-dense, high-fat, low-fibre dietary pattern has been prospectively associated with the development of obesity in childhood but is population-specific, which limits translating the pattern into interventions. We explored the generalisability and correlates of this obesogenic dietary pattern in the UK National Diet and Nutrition Survey (NDNS) for the first time. Data came from participants (n = 4636 children and n = 4738 adults) with 4-day food diaries in NDNS 2008–2014. Reduced rank regression was applied to 51 food groups to explain variation in energy density, fibre and fat intake. Consistency of the pattern in population subgroups (according to sex, age, occupation and income) was compared with the whole sample pattern using coefficients of congruence (COC). Pattern correlates (sociodemographic, survey year, physical activity and eating related behaviours) were explored using multiple linear regression. Food group loadings were similar to the previously identified obesogenic dietary pattern and were generalisable across all sub-groups (COC: 0.93–0.99). An obesogenic diet was associated with eating takeaways, being omnivorous, a manual household occupation and lower household income in both adults and children (p < 0.0001). Dieting for weight loss, being older, more physically active and less sedentary was associated with a less obesogenic diet among adults (p < 0.0001). Future experimental studies should investigate if changes in this obesogenic pattern could be used to monitor the effectiveness of obesity prevention policies or develop personalised interventions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».