Association between Overweight and Diet Diversity Score: A Cross-Sectional Study Conducted among Tunisian Children
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This study explored the association between the diet diversity score (DDS) and overweight among Tunisian children. Methods: A representative sample of children living in Greater Tunis was selected based on a two-stage clustered sampling design. A total of 1200 children (3–9 years) were recruited. Dietary assessment was realized using a 24 h dietary recall. Anthropometric measurements were realized, and overweight was defined according to the World Health Organization standards. Logistic regression was used for the association between DDS with overweight. Results: A quarter of children were found to be overweight. Overweight prevalence was found to decrease with the increase of mother education level (p = 0.010) among children <6 years. Crude DDS score was higher among non-overweight children irrespective of the age class (p = 0.002). Tunisian children appeared to consume much more than six food groups, corresponding to a more than recommended intake of most nutrients. Intriguingly, DDS was positively associated with the occurrence of overweight children <6 years, adjusted odd ratio = 1.37, 95% CI (1.03–1.82). Conclusion: Overweight is a public health problem among Tunisian children. A high DDS signifies adequate nutrient intake. An increase of DDS was found to be a positive predictor of overweight only in pre-school children.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».