MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3173928524 · doi:10.1096/fasebj.26.1_supplement.369.4

The association between food patterns and adiposity in Canadian children

2012· article· en· W3173928524 sur OpenAlexafffundabout
Jiawei Wang, Lei Shang, Katherine Gray‐Donald, Maire Lambert, Jennifer O’Loughlin, Angelo Tremblay

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésWaistObesityOverweightMedicineBody mass indexFood groupRefined grainsEnvironmental healthRed meatDemographyGerontologyFood scienceBiologyWhole grainsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To describe food patterns associated with obesity, children (n=561) with at least one obese parent, were recruited into the Quebec Adiposity and Lifestyle Investigation in Youth (QUALITY) cohort and studied cross‐sectionally at baseline. Measures of adiposity (BMI, waist circumference, fat mass), screen time, physical activity (accelerometer over 7 d), and diet (three 24‐h food recalls) were collected. Factor analysis was used to identify food patterns. Three food patterns were retained: fast food (sugar‐sweetened beverages, fried potatoes, fried chicken, hamburgers/hot dogs/pizza, salty snacks), traditional food (red meats, poultry, fish, vegetables, etc) and healthy food (whole grains, legumes/nuts/seeds, salads). Higher scores on the fast food pattern were associated with overweight/obesity (BMI≥85th percentile), waist circumference, fat mass percentage after adjustment for age, sex, physical activity, screen time, sleep time, family income, mother's obesity and energy intake (P<0.05). The results provide further evidence of a link between fast food intake and obesity in children. Grant Funding Source : Canadian Institutes of Health Research, Heart and Stroke Foundation of Canada and Fonds de la recherche en santé du Québec

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetNutritional Studies and Diet→Travaux en français237 207→