Fruit and vegetable intake and body adiposity among populations in Eastern Canada: the Atlantic Partnership for Tomorrow’s Health Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The prevalence of obesity among populations in the Atlantic provinces is the highest in Canada. Some studies suggest that adequate fruit and vegetable consumption may help body weight management. We assessed the associations between fruit and vegetable intake with body adiposity among individuals who participated in the baseline survey of the Atlantic Partnership for Tomorrow’s Health (Atlantic PATH) cohort study. Methods We carried out a cross-sectional analysis among 26 340 individuals (7979 men and 18 361 women) aged 35–69 years who were recruited in the baseline survey of the Atlantic PATH study. Data on fruit and vegetable intake, sociodemographic and behavioural factors, chronic disease, anthropometric measurements and body composition were included in the analysis. Results In the multivariable regression analyses, 1 SD increment of total fruit and vegetable intake was inversely associated with body mass index (−0.12 kg/m 2 ; 95% CI −0.19 to –0.05), waist circumference (−0.40 cm; 95% CI −0.58 to –0.23), percentage fat mass (−0.30%; 95% CI −0.44 to –0.17) and fat mass index (−0.14 kg/m 2 ; 95% CI −0.19 to –0.08). Fruit intake, but not vegetable intake, was consistently inversely associated with anthropometric indices, fat mass, obesity and abdominal obesity. Conclusions Fruit and vegetable consumption was inversely associated with body adiposity among the participant population in Atlantic Canada. This association was primarily attributable to fruit intake. Longitudinal studies and randomised trials are warranted to confirm these observations and investigate the underlying mechanisms.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».