Identification of an Obesogenic Dietary Pattern Using Partial Least Squares in a Nationally-Representative Sample of Canadian Adults
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid methods of dietary patterns analysis have emerged as a unique and informative way to study diet-disease relationships in nutritional epidemiology research. The objectives of this research were to identify an obesogenic dietary pattern using weighted PLS in nationally-representative Canadian survey data, and to identify key foods and/or beverages associated with the defined obesogenic pattern. Data from one 24-hr dietary recall data from the cross-sectional Canadian Community Health Survey-Nutrition (CCHS) 2015 (n = 12,110 adults) were used. Weighed partial least squares (wPLS) was used to identify an obesogenic dietary pattern from 40 standardized food and/or beverage categories using the variables energy density, fibre density, and total fat as outcomes. The association between the derived dietary pattern and likelihood of obesity was examined using weighted multivariate logistic regression. Key dietary components highly associated with the derived pattern were identified. Compared to quartile one (i.e., those least adherent to an obesogenic dietary pattern), those in quartile four had a 2.40-fold increased odds of being obese (OR = 2.40, 95% CI = 1.91, 3.02, P-trend < 0.0001) with a monotonically increasing trend. Using a factor loading significance cut-off of ≥|0.17|, three food/beverage categories loaded positively for the derived obesogenic dietary pattern: fast food, carbonated drinks and salty snacks. Seven food/beverage categories loaded negatively (i.e., in the protective direction): consumption of whole fruits, orange vegetables, “other” vegetables (including vegetable juice), whole grains, dark green vegetables, legumes and soy, and pasta and rice. This study pinpoints key dietary components that are associated with obesity and consumed among a nationally-representative sample of Canadians adults. Compared to a similarly-defined obesogenic diet identified by our research group in 2004, the top contributors to a Canadian-specific obesogenic diet in 2015 have remained consistent. This evidence may aid in developing targeted policies and dietary interventions for obesity and chronic disease prevention. Supported by grants from the Burroughs Wellcome Fund Innovation in Regulatory Science Award and the Canadian Institutes of Health Research.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».