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Enregistrement W4318205381 · doi:10.3390/nu15030637

Canadians Adults Fail Their Dietary Quality Examination Twice

2023· article· en· W4318205381 sur OpenAlexafffundabout
Gérard Ngueta, Caty Blanchette, Myrto Mondor, Jean‐Claude Moubarac, Michel Lucas

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDemographyMediterranean dietFood frequency questionnaireInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For many years, dietary quality among Canadians has been assessed using an index that gives criticized scores and does not allow for comparison with Americans. In Canadians aged ≥19 years, we aimed to (1) determine the dietary quality by using a more widely used evidence-based index that has shown associations with health outcomes, the alternative Healthy Eating Index (aHEI-2010); (2) assess changes in aHEI-2010 score and its components between 2004 and 2015; and (3) identify factors associated with aHEI-2010 score. We relied on the Canadian Community Health Survey 2004 (n = 35,107) and 2015 (n = 20,487). We used adjusted linear models with a time effect to compare the total aHEI-2010 score and its components. The overall aHEI-2010 score increased from 36.5 (95%CI: 36.2–36.8) in 2004 to 39.0 (95%CI: 38.5–39.4) in 2015 (p < 0.0001). Participants with less than a high school diploma showed the lowest score and no improvement from 2004 to 2015 (34.8 vs. 35.3, p = 0.4864). In each period, higher scores were noted among immigrants than non-immigrants (38.3 vs. 35.9 in 2004, p < 0.0001; 40.5 vs. 38.5 in 2015 p < 0.0001), and lower scores were observed in current smokers (33.4 vs. 37.1 in 2004, p < 0.0001; 34.5 vs. 39.9 in 2015, p < 0.0001). The use of the aHEI-2010 tool suggests a lower score among Canadians than the previous index, more comparable to the score among Americans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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