The Origins of the Obesity Epidemic in the USA–Lessons for Today
Notice bibliographique
Résumé
The obesity epidemic appeared in the USA in 1976-1980 and then spread across Westernized countries. This paper examines the most likely causes of the epidemic in the USA. An explanation must be consistent with the emergence of the epidemic in both genders and in all age groups and ethnicities at about the same time, and with a steady rise in the prevalence of obesity until at least 2016. The cause is closely related to changes in the American diet. There is little association with changes in the intake of fat and carbohydrate. This paper presents the opinion that the factor most closely linked to the epidemic is ultra-processed foods (UPFs) (i.e., foods with a high content of calories, salt, sugar, and fat but with very little whole foods). Of particular importance is sugar intake, especially sugar-sweetened beverages (SSBs). There is strong evidence that consumption of SSBs leads to higher energy intake and more weight gain. A similar pattern is also seen with other UPFs. Factors that probably contributed to the increased intake of UPFs include their relatively low price and the increased popularity of fast-food restaurants. Other related topics discussed include: (1) the possible importance of Farm Bills implemented by the US Department of Agriculture; (2) areas where further research is needed; (3) health hazards linked to UPFs; and (4) the need for public health measures to reduce intake of UPFs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».