Trajectories of Eating Behaviour Changes during Adolescence
Notice bibliographique
Résumé
Adolescence represents a critical transition phase during which individuals acquire eating behaviours that can track into adulthood. This study aims to characterise trends in eating behaviours throughout adolescence by investigating the presence of sub-groups of individuals presenting distinct trajectories of vegetable and fruit, sugary beverage, breakfast and fast-food consumption. Data from 744 MATCH study Canadian participants followed from 11 to 18 Years old (2013-2019) were included in the analyses. Participants reported how often they ate breakfast and consumed vegetables and fruits, sugary beverages and fast foods. Trajectories of eating behaviours over seven years were identified using group-based multi-trajectory modelling. For girls, three different groups were identified, namely 'stable food intake with a decline in daily breakfast consumption' (39.9%), 'moderate food intake and worsening in overall eating behaviours' (38.0%) and 'stable high food intake' (22.1%). For boys, five different groups were identified, namely 'low food intake with stable daily breakfast consumption' (27.3%), 'breakfast-skippers and increasing fast food intake' (27.1%), 'low food intake with a decline in daily breakfast consumption' (23.9%), 'high food intake with worsening of eating behaviours' (13.3%) and 'average food intake with consistently high breakfast consumption' (8.4%). Eating behaviours evolve through various distinct trajectories and sub-group-specific strategies may be required to promote healthy eating behaviours among adolescents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».