Trends in added sugars intake and sources among U.S. adults using the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2001–2018
Notice bibliographique
Résumé
Research on trends over time in added sugars intake is important to help gain insights into how population intakes change with evolving dietary guidelines and policies on reducing added sugars. The purpose of this study was to provide an analysis of dietary trends in added sugars intakes and sources among U.S. adults from 2001 to 2018, with a focus on variations according to the sociodemographic factors, age, sex, race and ethnicity and income, and the health-related factors, physical activity and body weight. Data from nine consecutive 2 year cycles of the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) were combined and regression analyses were conducted to test for trends in added sugars intake and sources from 2001 to 2018. Trends were examined in the whole sample (19+ years) and in subsamples stratified by age (19–50, 51+ years), sex, race and ethnicity (Asian, Black, Hispanic, White), household income (poverty income ratio low, medium, high), physical activity level (sedentary, moderate, vigorous) and body weight status (normal, overweight, obese). From 2001 to 2018, added sugars intake (% kcal) decreased significantly ( P < 0.01), from 16.2 to 12.7% among younger adults (19–50 years), mainly due to declines in added sugars from sweetened beverages, which remained the top source. There were no changes in intake among older adults, and by 2018, the 23% difference in intake between younger and older adults that existed in 2001 almost disappeared. Declines in added sugars intake were similar among Black and White individuals, and all income, physical activity and body weight groups. Population-wide reductions in added sugars intake among younger adults over an 18 year time span coincide with the increasing public health focus on reducing added sugars intake. With the updated Nutrition Facts label now displaying added sugars content, it remains to be seen how added sugars intake trends carry forward in the future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».