Knowledge, attitude and behaviour of university students regarding salt and iodine: a multicentre cross-sectional study in six countries in Europe and Asia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Strategies to reduce salt intake are encouraged to be implemented in parallel with those that aim to ensure iodine adequacy at the population level. The aim of the present study was to assess and compare knowledge, attitudes and behaviours related to salt and iodine among students in Europe and Asia. METHODS: A multicentre cross-sectional study was conducted with 2459 university students in total (42.7% males, median age 21 years) from four countries in Europe and two countries in Asia. Data were collected with the use of a self-administered questionnaire, and univariate and multivariate statistical analyses were performed to explore any association between variables. RESULTS: Only 6.5% of all participants knew the correct salt recommendations. Nearly a quarter of them (24.4%) found salt recommendations confusing and/or contradictory. There were significant differences between European and Asian participants, with those from Europe being better informed about salt recommendations, but significantly less knowledgeable about iodine. The reported frequency of use of salt and salt-containing sauces either at the table or for cooking, as well as knowledge about ways to reduce salt intake among those who indicated to make conscious efforts to do so, differed significantly between countries. Significant differences between countries were also observed with respect to the type of salt used, with about one third of all participants (34%) not being aware of the kind of salt they used. CONCLUSION: The results of this survey highlight serious salt- and iodine-related knowledge gaps among university students in Europe and Asia. Raising awareness and conducting information campaigns is needed to promote changes in behaviour that would result in a reduction of salt intake and conscious use of iodised salt at the individual level.
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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 | 0,001 | 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 ».