A practical model for identification of children at risk of excess energy intake in the developing world
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We describe diet quality by demographic factors and weight status among Barbadian children and examine associations with excess energy intake (EI). A screening tool for the identification of children at risk of excess EI was developed. DESIGN: In a cross-sectional survey, the Diet Quality Index-International (DQI-I) was used to assess dietary intakes from repeat 24h recalls among 362 children aged 9-10 years. Participants were selected by probability proportional to size. A model to identify excess energy intake from easily measured components of the DQI-I was developed. SETTING: Barbados.ParticipantsPrimary-school children in Barbados. RESULTS: Over one-third of children were overweight/obese, and mean EI for boys (8644 (se 174·5) kJ/d (2066 (se 41·7) kcal/d)) and girls (8912 (se 169·9) kJ/d (2130 (se 40·6) kcal/d)) exceeded the RDA. Children consuming a variety of food groups, more vegetables and fruits, and lower percentage energy contribution from empty-calorie foods showed reduced likelihood of excess EI. Intake of more than 2400 mg Na/d and higher macronutrient and fatty acid ratios were positively related to the consumption of excess energy. A model using five DQI-I components (overall food group variety, variety for protein source, vegetables, fruits and empty calorie intake) had high sensitivity for identification of children at risk of excess EI. CONCLUSIONS: Children's diet quality, despite low intakes of fruit and vegetables, was within acceptable ranges as assessed by the DQI-I and RDA; however, portion size was large and EI high. A practical model for identification of children at risk of excess EI has been developed.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».