Examining the diversity of ultra-processed food consumption and associated factors in Canadian adults
Notice bibliographique
Résumé
Ultra-processed food (UPF) consumption is increasing globally at an unprecedented rate. We investigated UPF consumption among Canadian adults and associated sociodemographic and health-related factors. This study was a secondary analysis of the Foodbook study (2014–2015), which collected self-reported data on foods consumed by Canadians during a 7-day period. UPF diversity was assessed by summing the different types of UPFs consumed in the previous week to produce a diversity score. Descriptive statistics summarized UPF diversity among subgroups in Canada. Regression models identified significant associations between UPF diversity, body mass index (BMI), and sociodemographic variables. This study included 6062 participants, aged 18 years and older, representing 24.7 million Canadian adults. Almost all Canadian adults (99.0%) consumed UPFs at least once weekly. The most common UPFs consumed were chocolate, chips/pretzels, cold breakfast cereal, and fast foods. UPF diversity was greatest among men, young respondents, those with high income, and those with obesity. When controlling for potential confounders, UPF diversity for men and women was significantly associated with younger age and higher BMI; it was also associated with region for women. This study suggests UPF consumption in Canada varies across sociodemographic subgroups, but ultimately is pervasive. Further research examining potential health risks associated with UPF consumption is encouraged to inform Canadian interventions. Novelty: Almost all Canadians consume at least one type of ultra-processed food weekly. Nearly half or more Canadians consume chocolate, chips/pretzels, cold breakfast cereal, or fast food at least once weekly. Gender, age, and BMI are consistently associated with ultra-processed food diversity.
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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 | 0,000 | 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 ».