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Enregistrement W3107316433 · doi:10.4103/ijpvm.ijpvm_138_19

Patterning of Food Preferences Among Iranian Adults: Results from SEPAHAN Study

2020· article· en· W3107316433 sur OpenAlexaff
Maedeh Moradi, Ammar Hassanzadeh Keshteli, Awat Feizi, Leila Azadbakht, Ahmad Esmaillzadeh, Peyman Adibi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Preventive Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood preferenceMedicinePreferenceFood frequency questionnaireFood choiceWine tastingEnvironmental healthPopulationFood groupFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The present study was conducted to evaluate the pattern of food preference among a large sample of Iranian adults. Methods: In a cross-sectional study within the study on the epidemiology of psychological alimentary health and nutrition (SEPAHAN) projects, a total of 6239 of 8694 subjects completed a 106-item food preference questionnaire. Subjects indicated whether they liked, disliked or had gastrointestinal symptoms for each food item separately. They also reported the frequency of consumption for each food item. Results: We observed that presence of some foods such as yogurt, fruits and vegetables in the list of the most preferred food items and presence of kalbas, sausages and chips in the list of the most disliked food items, were representative of healthy dietary pattern in this population. Results also revealed that women liked unhealthy foods more than men ( P value <0.05 for all significant food items). Moreover, in most of the food items, men reported less gastrointestinal symptoms than women ( P value <0.05 for all significant food items). Our findings revealed that smokers disliked most of the healthy food items. We also observed that pregnant women regardless of the trimesters, reported dislike for sweet-tasting food items. Conclusions: More researches are suggested in order to indicate the origins of preferences and recommend some practical alternatives to improve the dietary pattern in society.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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