MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2954036154 · doi:10.1139/apnm-2018-0868

Diet quality and risk factors for cardiovascular disease among South Asians in Alberta

2019· article· en· W2954036154 sur OpenAlexafffundvenueabout
Fatheema B. Subhan, Catherine B. Chan

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHuman Resources and Skills Development CanadaUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineEnvironmental healthObesityBody mass indexDiseaseMicronutrientDemographyPopulationFood frequency questionnaireGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

South Asians have a higher prevalence of early onset cardiovascular disease risk compared with other populations. Dietary intake is a modifiable risk factor for cardiovascular disease. Dietary patterns in immigrants and successive generations of South Asians settled in Western countries undergo adaptions. Little is known about the dietary intake of South Asians in Alberta, thus the objective of the present study was to describe the dietary patterns among South Asians and their risks for cardiovascular diseases. A retrospective analysis of data collected from 140 South Asian adults participating in the Alberta's Tomorrow Project was conducted. Dietary intake was assessed using a food frequency questionnaire and the Healthy Eating Index (HEI) was used an indicator of overall diet quality and adherence to dietary recommendations made by Health Canada. Central obesity (70%), hypercholesterolemia (27%), and hypertension (14%) were predominant health conditions observed in the study participants. About 56% and 44% of participants obtained moderate and poor HEI scores, respectively. The diet quality of the majority of participants was inadequate to meet macro- and micronutrient intake recommendations. The high prevalence of poor/moderate diet quality and pre-existing chronic health conditions across all body mass index groups is a cause for concern in this population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Physiology Nutrition and Metabolism→Même sujetNutritional Studies and Diet→Travaux en français237 207→