Determinants of Sugar-Sweetened Beverage Consumption Among the Saudi Adults: Findings From a Nationally Representative Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Saudi Arabia is the fifth largest consumer of calories from sugar-sweetened beverages (SSBs) in the world. However, there is a knowledge gap to understand factors that could potentially impact SSB consumption in Saudi Arabia. This study is aimed to examine the determinants of SSBs in Saudi Arabia. Methods: The participants of this study were from the Saudi Health Interview Survey (SHIS) of 2013, recruited from all regions of Saudi Arabia. Data of a total of 10,118 survey respondents were utilized in this study who were aged 15 years and older. Our study used two binary outcome variables: weekly SSB consumption (no vs. any amount) and daily SSB consumption (non-daily vs. daily). After adjusting for survey weights, multivariate logistic regression models were applied to assess the association of SSB consumption and study variables. Results: About 71% of the respondents consumed SSB at least one time weekly. The higher likelihood of SSB consumption was reported among men, young age group (25-34 years), people with lower income (<3,000 SR), current smokers, frequent fast-food consumers, and individuals watching television for longer hours (≥4 h). Daily vegetable intake reduced the likelihood of SSB consumption by more than one-third. Conclusions: Three out of four individuals aged 15 years and over in Saudi Arabia consume SSB at least one time weekly. A better understanding of the relationship between SSB consumption and demographic, socioeconomic, and behavioral factors is necessary for the reduction of SSB consumption. The findings of this study have established essential population-based evidence to inform public health efforts to adopt effective strategies to reduce the consumption of SSB in Saudi Arabia. Interventions directed toward education on the adverse health effect associated with SSB intake are needed.
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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 | 0,001 | 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 ».