The Socio-Economic Determinants of Energy Drink Consumption and Related Health Outcomes in Riyadh, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence and socio-economic determinants of energy drink (ED) consumption and related health outcomes in Riyadh, Saudi Arabia. METHODS: A self-report survey was used to collect data from 2,024 students (aged 13-20 years). Logistic regression was used to determine the relationship between ED consumption, diet and health-related outcomes. RESULTS: In total, 54% of young people reported ED consumption at least once and 25.5% at least weekly. The most common (38.65%) reason for ED consumption was the enjoyable flavour. Male students reported higher ED consumption compared to females (OR = 1.26, 95% CI 1.08 to 1.46). ED consumption was associated with an unhealthy diet (OR = 1.69, 95% CI 1.53 to 1.87), tobacco use (OR = 5.91, 95% CI 3.47 to 10.07), poor quality sleep (OR = 0.73, 95% CI 0.47 to 0.99). Those who regularly ate breakfast were less likely to report ED consumption (OR = 0.89, 95% CI 0.83 to 0.95). CONCLUSION: More than 1 in 2 young people reported ED consumption among a sample of Riyadh-based students. Consumption was found to be associated with a poor-quality diet and negative health outcomes. Findings suggest that there is a public health need to reduce the consumption of EDs among this population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».