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Enregistrement W4367668839 · doi:10.1017/s1368980023000903

Adherence to a priori dietary patterns in relation to obesity: results from two cycles of the Canadian National Nutrition Survey

2023· article· en· W4367668839 sur OpenAlexafffundabout
Alena Ng, Mahsa Jessri, Mary R. L’Abbé

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaBurroughs Wellcome Fund
Mots-clésDashMedicineObesityCommunity healthPercentileNational Health and Nutrition Examination SurveyMediterranean dietDemographyPopulationLogistic regressionGerontologyPublic healthEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: To test whether adherence to the Mediterranean diet, the Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) or a dietary pattern in-line with the 2015–2020 Dietary Guidelines for Americans (DGA) was associated with obesity. Design: 24-h dietary recall data from the Canadian Community Health Survey (CCHS)-Nutrition, 2004 and 2015 cycles, were analysed. Diet quality index scores were computed for the Mediterranean-Style Dietary Pattern Score (MSDPS), a DASH index and the 2015 Dietary Guidelines for Americans Adherence Index (DGAI). Higher scores indicated greater adherence. Association between scores and obesity was examined using logistic regression, adjusting for age, sex, physical activity, smoking status, sequence of dietary recall and alcohol and energy intake. Setting: Canada (excluding territories and the institutionalised population). Participants: Canadian adults (≥ 18 years), non-pregnant and non-breast-feeding; 11 748 from CCHS 2004 and 12 110 from CCHS 2015. The percentage of females in each sample was 50 %. Results: Mean MSDPS, DASH and DGAI scores were marginally but significantly higher in CCHS 2015 than in CCHS 2004. Those affected by obesity obtained lower scores for all indexes in CCHS 2004 (OR 10th v. 90th percentile for DASH: 2·23 (95 % CI 1·50, 3·32), DGAI: 3·01 (95 % CI 1·98, 4·57), MSDPS: 2·02 (95 % CI 1·14, 3·58)). Similar results were observed in CCHS 2015; however, results for MSDPS were not significant (OR 10th v. 90th percentile for DASH: 2·45 (95 % CI 1·72, 3·49), DGAI: 2·73 (95 % CI 1·85, 4·03); MSDPS: 1·30 (95 % CI 0·82, 2·06)). Conclusion: Following DASH or the 2015–2020 DGA was associated with a lower likelihood of obesity. Findings do not indicate causation, as the data are cross-sectional.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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