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 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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».