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.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».