Breakfast Consumption and Diet Quality of Teens in Southwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breakfast skipping has previously been associated with worse diet quality among adolescents; the latter increases the risk of chronic disease. However, many studies do not consider diet quality as a function of calories, which is problematic as skippers tend to consume less energy than consumers. Additionally, due to the lack of one accepted definition of both breakfast skipping and diet quality, it is unclear how differences found may change when using varying definitions. Objectives: We aimed to compare the Healthy Eating Index-2015 (HEI-2015) scores and nutrient intakes of teen breakfast skippers and consumers in Southwestern Ontario, Canada. Methods: Cross-sectional, baseline data were used from SmartAPPetite, an ongoing nutrition intervention study. Singular 24-h dietary recalls and sociodemographic data from 512 adolescents aged 13-19 y were used to compare HEI-2015 scores and nutrient intakes via multivariable linear regression. Results: Previous day breakfast skippers had significantly lower HEI-2015 scores (-4.4; 95% CI: -8.4, -0.4) and significantly lower intakes of calories, saturated fat, and vitamin C, as well as significantly higher intake of sodium and total fat. Conclusions: Previous day breakfast consumers had significantly higher diet quality scores and better nutrient intakes than breakfast skippers, although, on average, both had poor diet quality. Consequently, it is unlikely that simply advising teens to consume breakfast will result in meaningful change in diet quality, and more effort should be placed on promoting nutritious breakfasts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».