Household and child food insecurity and CVD risk factors in lower-income adolescents aged 12–17 years from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2007–2016
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Household food insecurity is associated with CVD risk factors in low-income adults, but research on these associations among adolescents is inconsistent. This study investigates whether household and child food insecurity is associated with CVD risk factors in lower-income adolescents. DESIGN: Cross-sectional. Multivariable linear regression assessed the association between household and child food security and CVD risk factors. Household and child food security was measured using the US Food Security Survey Module. The analyses were adjusted for adolescent's age, sex, race/ethnicity, smoking status, physical activity and sedentary time, as well as household income and the head-of-household's education and marital status. SETTING: The USA. PARTICIPANTS: The sample was comprised of 2876 adolescents, aged 12-17 years, with household incomes at or below 300 % federal poverty line from the National Health and Nutrition Examination Survey cycles 2007-2016. RESULTS: The weighted prevalence of household food insecurity in the analytic sample was 33·4 %, and the weighted prevalence of child food insecurity was 17·4 %. After multivariable adjustment, there were no significant associations between household and child food insecurity and BMI-for-age Z-score, systolic and diastolic blood pressure, HDL-cholesterol, total cholesterol, fasting TAG, fasting LDL-cholesterol and fasting plasma glucose. CONCLUSIONS: Despite observed associations in adults, household food insecurity was not associated with CVD risk factors in a national sample of lower-income adolescents. Child food insecurity was also not associated with CVD risk factors. More research should be conducted to confirm these associations.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».