Liquid and solid sources of added sugar and their associations with body weight and metabolic syndrome components in children
Notice bibliographique
Résumé
Limited evidence exists in children relating added sugar (ASug) from solid‐food sources with obesity and metabolic syndrome (MetSyn) in contrast to considerable data on sugar‐sweetened beverages (SSB). Our aim was to examine dietary sources of ASug and their relationship with body weight indicators and MetSyn components. Exposure data were three 24‐hour dietary recalls from 613 Caucasian children (8–10 y) in the QUebec Adiposity and Lifestyle InvesTigation in Youth (QUALITY) study (2008–2010). Outcome measurements included body mass index (BMI), waist circumference (WC), waist‐to‐height ratio (WHR), triglyceride, HDL‐C, systolic blood pressure (SBP) and HOMA‐IR. Multivariate regressions were used with covariates of age, sex, fat mass index (fat mass by dual‐energy absorptiometry) and physical activity (7‐day accelerometer). On average, 12% of energy intake (204 kcal) came from ASug. Four top sources of ASug were sweets (contributed 28% of ASug), baked products (25.9%), SSB (17.1%) and ready‐to‐eat cereal (5.6%). No associations were found with overweight or metabolic indicators with solid‐food sources of ASug. This was in contrast to the association of ASug from SSB with BMI, WC, WHR and SBP. Although children consumed more ASug from sweets and baked products than from SSB, these solid sources of ASug were not associated with health indicators. Grant Funding Source : Canadian Institutes of Health Research, Heart and Stroke Foundation of Canada and Fonds de la recherche en sante du Quebec.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».