Dietary Patterns, Eating Behavior, and Nutrient Intakes of Spanish Preschool Children with Autism Spectrum Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Eating behavior problems are characteristic of children with autism spectrum disorders (ASD) with a highly restricted range of food choices, which may pose an associated risk of nutritional problems. Hence, detailed knowledge of the dietary patterns (DPs) and nutrient intakes of ASD patients is necessary to carry out intervention strategies if required. The present study aimed to determine the DPs and macro-and micronutrient intakes in a sample of Spanish preschool children with ASD compared to typically developing control children. Fifty-four children with ASD (two to six years of age) diagnosed with ASD according to the Diagnostic Manual-5 criteria), and a control group of 57 typically developing children of similar ages were recruited. A validated food frequency questionnaire was used, and the intake of energy and nutrients was estimated through three non-consecutive 24-h dietary registrations. DPs were assessed using principal component analysis and hierarchical clustering analysis. Children with ASD exhibited a DP characterized by high energy and fat intakes and a low intake of vegetables and fruits. Likewise, meat intake of any type, both lean and fatty, was associated with higher consumption of fish and dietary fat. Furthermore, the increased consumption of dairy products was associated with increased consumption of cereals and pasta. In addition, they had frequent consumption of manufactured products with poor nutritional quality, e.g., beverages, sweets, snacks and bakery products. The percentages of children with ASD complying with the adequacy of nutrient intakes were higher for energy, saturated fat, calcium, and vitamin C, and lower for iron, iodine, and vitamins of group B when compared with control children. In conclusion, this study emphasizes the need to assess the DPs and nutrient intakes of children with ASD to correct their alterations and discard some potential nutritional diseases.
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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) | 0,000 | 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 ».