Demographic and Socioeconomic Factors Associated to Fruits and Vegetables Consumption in Elderly Europeans: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Several epidemiological studies stress the association between a diet based on high fruits and vegetables intake and a better health condition. However, elderly Europeans cannot manage the recommended fruits and vegetables consumption. This systematic review aims to explore the main factors related to fruits and vegetables consumption in elderly Europeans. We conducted literature searches on Medline, Scopus, and Web of Science from inception to May 2022. Published articles including data related to certain fruits and vegetables consumption among elderly Europeans were selected. The New Castle-Ottawa Scale and National Heart, Lung, and Blood Institute tools were used for methodological quality assessment by two authors independently. A total of 60 articles were retrieved, and data from twenty-one high-quality cross-sectional studies and five moderate-to-high-quality cohort studies, including a total of 109,516 participants, were synthesized. Associated factors mostly analyzed were those relating to demographic and socioeconomic status, such as sex, age, marital status, educational level, and income. However, the findings show a high discrepancy. Some evidence suggests a possible positive association, while other evidence shows an inverse or no association at all. The relationship between demographic and socioeconomic factors with fruits and vegetables consumption is not at all clear. More epidemiological studies with an appropriate design and corresponding statistical methods are required.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».