A Comparison of Sugar Intake between Individuals with High and Low Trait Anxiety: Results from the NutriNet-Santé Study
Notice bibliographique
Résumé
(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.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».