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Enregistrement W2914600990 · doi:10.1155/2019/2831969

Canadians’ Dietary Intake from 2007 to 2011 and across Different Sociodemographic/Lifestyle Factors Using the Canadian Health Measures Survey Cycles 1 and 2

2019· article· en· W2914600990 sur OpenAlexafffundabout
Zeinab Hosseini, Susan J. Whiting, Hassan Vatanparast

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition and Metabolism · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Dairy CommissionDairy Farmers of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMedicineEnvironmental healthFood groupFood frequency questionnaireCommunity healthFood intakeNational Health and Nutrition Examination SurveyFood guideFood scienceGerontologyPublic healthPopulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nutrition is an important factor that impacts health, yet in Canada, there have been only a few surveys reflecting dietary intakes. The Canadian Health Measures Survey (CHMS) is a national survey that includes both food intake data as targeted questions and objective health measures. The aim of this research was to determine how food group intake data reported in CHMS is related to food group intakes from Canadian Community Health Survey (CCHS) (2004). A secondary objective was to examine the dietary status of Canadians across sociodemographic levels. METHODS: =11,387) were descriptively compared to previously reported intake of Canadians from CCHS 2.2 in 2004. Further, Canadians' food intakes were assessed across sociodemographic characteristics. RESULTS: The CHMS dietary intake data from vegetables and fruits and from milk products groups were similar to the dietary intake reported from CCHS 2.2. For the other food groups, the difference in intakes suggested CHMS data by FFQ were not complete. However, similar patterns in food intakes with regards to age/sex and income were observed in both surveys. CONCLUSION: Not all food groups measured in CHMS provide complete dietary intake data as compared to CCHS 2.2, yet CHMS food group intakes provide valuable information when it comes to evaluating dietary intake across different population groups.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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