Co-Occurrence and Clustering of Sedentary Behaviors, Diet, Sugar-Sweetened Beverages, and Alcohol Intake among Adolescents and Adults: The Latin American Nutrition and Health Study (ELANS)
Notice bibliographique
Résumé
Poor diet, sedentary behaviors, sugar-sweetened beverages (SSB) and alcohol intake seem to co-exist in complex ways that are not well understood. The aim of this study was to provide an understanding of the extent to which unhealthy behaviors cluster in eight Latin America countries. A secondary aim was to identify socio-demographic characteristics associated with these behaviors by country. Data from adolescents and adults from the "Latin American Health and Nutrition Study" was used and the prevalence of screen-time, occupational and transportation-sedentary time, socializing with friends, poor diet, SSB and alcohol intake, alone and in combination, were identified. The eight Latin America (LA) countries added to analyses were: Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, Peru, and Venezuela. Logistic regression was used to estimate associations between ≥2 behaviors clustering, socio-demographics and weight status. Among 9218 individuals, the most prevalent behaviors were transportation and occupation-sedentary time, SSB and alcohol intake. Younger, female, married/living with a partner, low and middle-income and obese individuals had higher chances for these clustering behaviors. These results provide a multi-country level of understanding of the extent to which behaviors co-occur in the LA population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».