Food quality score and anthropometric status among 6‐year‐old children: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Weight status and growth during childhood are indicative of healthy development throughout the lifespan. It is well understood that dietary patterns and overall quality of diet can prevent disease, improve health status and optimise growth and development. The current study investigates the relationship between overall diet quality and measures of childhood development including body mass index and height-for-age in 6-year-old children. METHODS: This cross-sectional study was conducted across 788 6-year-old children from Tehran, Iran, in 2018. Food quality score (FQS) was used to assess overall diet quality, in addition to a modified food-based diet quality score specific to children (modified FQS) developed by our group. RESULTS: Participants in the highest tertile using the modified FQS had the highest height-for-age z-score (HAZ) (-0.509 ± 0.028 vs -0.605 ± 0.028; P = .048). In contrast, participants in the highest tertile assessed using the original FQS had a higher BMI for age z-score (BAZ) compared to participants in the first tertile (0.391 ± 0.072 vs 0.266 ± 0.072; P = .023). Children within the highest tertile, according to the original FQS, compared to those within the lowest tertile were 49% less likely to be categorised as severely underweight (OR: 0.51; 95% CI: 0.47-0.98). CONCLUSIONS: Findings presented in this study demonstrate that FQS was significantly associated with participants characterised as severely underweight; however, FQS was not associated with other anthropometric parameters. Therefore, future well-designed cohort studies are required to address limitations of the current study.
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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 | 0,003 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».