Processing level and diet quality of the US grocery cart: is there an association?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The majority of groceries purchased by US households are industrially processed, yet it is unclear how processing level influences diet quality. We sought to determine if processing level is associated with diet quality of grocery purchases. DESIGN: We analysed grocery purchasing data from the National Household Food Acquisition and Purchase Survey 2012-2013. Household grocery purchases were categorized by the NOVA framework as minimally processed, processed culinary ingredients, processed foods or ultra-processed foods. The energy share of each processing level (percentage of energy; %E) and Healthy Eating Index-2015 (HEI-2015) component and total scores were calculated for each household's purchases. The association between %E from processed foods and ultra-processed foods, respectively, and HEI-2015 total score was determined by multivariable linear regression. Foods purchased by households with the highest v. lowest ultra-processed food purchases and HEI-2015 total score <40 v. ≥60 were compared using linear regression. SETTING: USA. PARTICIPANTS: Nationally representative sample of 3961 households. RESULTS: Processed foods and ultra-processed foods provided 9·2 (se 0·3) % and 55·8 (se 0·6) % of purchased energy, respectively. Mean HEI-2015 score was 54·7 (se 0·4). Substituting 10 %E from minimally processed foods and processed culinary ingredients for ultra-processed foods decreased total HEI-2015 score by 1·8 points (β = -1·8; 95 % CI -2·0, -1·5). Processed food purchases were not associated with diet quality. Among households with high ultra-processed food purchases, those with HEI-2015 score <40 purchased less minimally processed plant-foods than households with HEI-2015 score ≥60. CONCLUSIONS: Increasing purchases of minimally processed foods, decreasing purchases of ultra-processed foods and selecting healthier foods at each processing level may improve diet quality.
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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 | 0,001 | 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 ».