Nutritional breakfast quality and cardiometabolic risk factors: Health Survey of São Paulo, a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association between nutritional quality of breakfast and cardiometabolic risk factors. DESIGN: Cross-sectional study, 2015 Health Survey of São Paulo (2015 ISA-Capital) with Focus on Nutrition Study (2015 ISA-Nutrition). SETTINGS: Population-based study, with a representative sample of adults and elderlies living in São Paulo, Brazil. PARTICIPANTS: The sample included 606 adults (aged 20-59 years) and 537 elderlies (aged ≥60 years) from the 2015 Health Survey of São Paulo. Dietary intake was assessed by at least one 24-h recall. Breakfast quality was evaluated using the proposed Brazilian Breakfast Quality Index (BQI), ranging scores from 0 to 10. BQI associations with sociodemographic, lifestyle, dietetic and cardiometabolic variables were estimated using survey-weighted multiple logistic regression models. RESULTS: Being ≥60 years of age, self-identifying as White or Asian, having a per capita family income with ≥1 minimum wage, being sufficiently active at leisure time and non-smoker were associated with better scores of BQI. A higher BQI score was inversely associated with elevated blood pressure (OR 0·81, 95 % CI 0·70, 0·94), fasting glucose (OR 0·85, 95 % CI 0·73, 0·98), HOMA-IR (OR 0·86, 95 % CI 0·74, 0·98), total cholesterol (OR 0·87, 95 % CI 0·76, 0·99), LDL-C (OR 0·85, 95 % CI 0·74, 0·97), metabolic syndrome (OR 0·82, 95 % CI 0·72, 0·93) and being overweight (OR 0·87, 95 % CI 0·76, 0·99). CONCLUSIONS: Breakfast quality of Brazilian adults needs improvement with disparities across some sociodemographic factors. BQI was associated with lower odds of cardiometabolic risk factors, suggesting a beneficial effect in this population and emphasising the role of breakfast in reducing the risk of CVD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».