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Enregistrement W3004341392

Gene-environment contributions to energy and macronutrient intakes in 9-year-old children: Results from the Quebec Newborn Twin Study

2013· article· en· W3004341392 sur OpenAlexaffabout
Lise Dubois, Maikol Diasparra, Brigitte Bédard, Jaakko Kaprio, Bénédicte Fontaine‐Bisson, Daniel Pérusse, Richard Tremblay, Michel Boivin

Notice bibliographique

RevueSTM:n Hallinnonalan avoin julkaisuarkisto (Julkari) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensResearch Unit on Children's Psychosocial MaladjustmentUniversité de MontréalInstitute of Population and Public HealthUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeritabilityTwin studyDemographyFood energyGene–environment interactionMultivariate analysisPopulationCohortMedicineMultivariate statisticsCohort studyEnvironmental healthPediatricsBiologyGeneticsStatisticsInternal medicineMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Few twin studies have examined nutrition-related phenotypes among children, and none has investigated energy and macronutrient intakes. Objective The objective was to quantify genetic and environmental influences on variations in energy and macronutrient intakes among children aged 9 years. Design We conducted a nutrition study among children participating in the Quebec Newborn Twin Study, a population-based birth cohort of twins. We derived dietary data from two multiple-pass 24-hour dietary recalls with a parent and his or her child. The analysis employed a classic twin study design and used data from 379 twin pairs. Results Univariate analyses indicate that heritability for mean daily energy (kcal) and macronutrient (g) intakes was moderate, ranging from 0.34 (95% CI: 0.22, 0.46) to 0.42 (0.31, 0.53). Genetic effects also accounted for 0.28 (0.16, 0.40) of the variance in percent of energy from lipids, while only environmental (shared and unique) effects accounted for the variance in percent of energy from proteins and carbohydrates. The shared environment did not contribute to variations in daily intakes for most of the nutritional variables under study. Multivariate analyses suggest the presence of macronutrient-specific genetic influences for lipids and carbohydrates, estimated at 0.12 (0.04, 0.19) and 0.20 (0.11, 0.29) respectively. Conclusions The unique environment (i.e., not shared by family members) has the largest influence on variances in daily energy and macronutrient intakes in 9-year-old children. This finding underscores the need to take obesogenic environments into account when planning dietary interventions for younger populations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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