Socioeconomic Status Impact on Diet Quality and Body Mass Index in Eight Latin American Countries: ELANS Study Results
Notice bibliographique
Résumé
Poor health and diet quality are associated with living within a low socioeconomic status (SES). This study aimed to investigate the impact of SES on diet quality and body mass index in Latin America. Data from the "Latin American Health and Nutrition Study (ELANS)", a multi-country, population-based study of 9218 participants, were used. Dietary intake was collected through two 24 h recalls from participants of Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, Peru and Venezuela. Diet quality was assessed using the dietary quality score (DQS), the dietary diversity score (DDS) and the nutrients adequacy ratio (NAR). Chi-squared and multivariate-variance analyses were used to estimate possible associations. We found that participants from the low SES consumed less fruits, vegetables, whole grains, fiber and fish and seafood and more legumes than those in the high SES. Also, the diet quality level, assessed by DQS, DDS and NAR mean, increased with SES. Women in the low SES also showed a larger prevalence of abdominal obesity and excess weight than those in the middle and high SES. Health policies and behavioral-change strategies should be addressed to reduce the impact of socioeconomic factors on diet quality and body weight, with gender as an additional level of vulnerability.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».