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Enregistrement W3159668871 · doi:10.3390/nu13051526

A Comparison of Sugar Intake between Individuals with High and Low Trait Anxiety: Results from the NutriNet-Santé Study

2021· article· en· W3159668871 sur OpenAlexaff
Junko Kose, Adrienne Cheung, Léopold Fezeu, Sandrine Péneau, Charlotte Debras, Mathilde Touvier, Serge Herçberg, Pilar Galán, Valentina A. Andreeva

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementConservatoire National des Arts et MétiersMinistère des Affaires Sociales et de la SantéInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésAnxietyMedicinePopulationTrait anxietyCohortDemographyInternal medicinePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Dietary carbohydrates are likely correlated with mental health in general, and with anxiety in particular. Our aim was to investigate the cross-sectional relationship between trait anxiety and carbohydrate (especially sugar) intake in a large sample derived from the general French population. (2) Methods: The analyses included 20,231 non-diabetic adults enrolled in the NutriNet-Santé e-cohort, who had completed the trait anxiety subscale of the Spielberger State-Trait Anxiety Inventory (T-STAI, 2013–2016) and who were subsequently divided into high and low trait anxiety groups (T-STAI cut-off of 40 points). Sugar-rich food and macronutrient intake was calculated from ≥3 self-administered 24-h dietary records. The association between trait anxiety and carbohydrate intake was evaluated by ANCOVA according to age category (<45 and ≥45 years). (3) Results: In the full sample, 7942 (39.3%) individuals fell into the high trait anxiety category. They were more likely to be women (82.2% versus 69.2%; p < 0.0001) and younger (mean age 51.6 versus 55.1 years; p < 0.0001) compared to the low trait anxiety group. In fully-adjusted models, high-anxiety individuals aged under 45 years had significantly higher mean consumption of added simple sugars (43.9 versus 42.3 g/d; p < 0.0007), whereas those aged over 45 years with high trait anxiety had significantly lower mean consumption of fruit (214.0 versus 219.5 g/d; p < 0.02) compared to their low-anxiety counterparts. (4) Conclusions: This cross-sectional study revealed modest age-specific associations between anxiety status and sugar intake among adults. Prospective studies with representative samples are needed to explore potential bi-directionality of the observed associations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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