Estimating diet costs: Bridging the gap between food supply price databases and dietary intake data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The cost of food is a key influence on diet. The majority of diet cost studies match intake data from population-based surveys to a single source of food supply prices such as the Consumer Price Index (CPI). Our aim was to examine the nutritional significance of using food supply data to price dietary intakes in Canada. Methods We examined food groups and nutrients in dietary intakes captured by the CPI. For prices, we used 2015 Canadian CPI average monthly item prices. For dietary intakes, we used reported intakes from the 2015 Canadian Community Health Survey (CCHS)-Nutrition, 1st 24-hour recall (n = 20,487). i) 2015 CPI item prices ($/g) were matched to the 156 food items from the 2015 CCHS-Nutrition as full, partial, or non-match; ii) CPI capture (full or partial match) per total intake (g), without water, was calculated for each respondent; iii) descriptive statistics and quantile regression (α = 0.05) were used to compare intakes of Canadian Nutrient File food groups and nutrients by quantile of CPI capture. Results The CPI captured on average 74% of total dietary intake (g) without water. A greater proportion of protein and fat intake was captured by the CPI as compared to carbohydrate, sodium, fibre, and sugar intake. Intakes of beef, poultry, sausages, pork, and breakfast foods had among the best match; snack foods, nuts, veal, and alcoholic beverages had among the worst. Individuals in the poorest CPI capture quantile consumed the greatest fibre (g), carbohydrates (g), total sugar (g), fat (g), protein (g), and energy (kcal) as compared to those with best CPI capture. Conclusions The poorest quantile of CPI capture reflects individuals with high intakes of nutrients of concern including fat, carbohydrates, and sugar; potential bias in estimating fibre and protein intake was also detected. Researchers and decision makers should attend to differential misclassification bias and opportunities for tailored datasets to price dietary intakes. Key messages Given the proliferation of diet cost studies using food supply prices, this novel study highlights the importance of understanding the biases in using food supply data to price dietary intakes. Nutrition researchers and decision makers can use these findings to strengthen food supply price data to support the monitoring of diet costs in relation to diet quality and health outcomes.
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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 | 0,018 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».