Characteristics of Global Data on Adolescent’s Dietary Intake: A Systematic Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Data on adolescents' dietary intake are essential to improve their diets and nutrition. However, the availability of (high-quality) data on adolescents' dietary intake is scarce with great global differences. We conducted a systematic scoping review to investigate the availability, characteristics, and gaps in global adolescent dietary data, following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta Analyses-Extension for Scoping Reviews checklist and guidelines (registered under PROSPERO no. 171170 https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/). We included peer-reviewed and grey literature articles (2010 onwards) on the dietary intake of male and female adolescents (10-24 y). Studies from all countries and languages and including any information related to types of food consumed, diet composition, dietary diversity, or meal patterns were considered. We excluded studies with insufficient methodological information, unclear description of population, samples sizes <25, school-based data sets containing <6 schools, and studies that focused on pregnant or unhealthy study populations. Data, including year(s) of data collection, age, gender, sample size, dietary assessment methods, number of food items/groups, study design, location, and representativeness, were extracted. A total of 52,889 titles were identified and 722 articles, describing 1,322 data sets, were retained for analysis. Nationally representative, detailed dietary data for adolescents aged 10-24 y are still lacking, particularly in sub-Saharan Africa, South Asia, and low-income countries. Data quality and representativeness remain limited, highlighting the need for data disaggregation by age, gender, locality, comprehensive dietary information, and broader geographic coverage. A notable amount of data was available through grey literature, especially in data-scarce countries. The study underscores the importance of addressing adolescent nutrition, emphasizing the urgent need for more robust, accessible, and representative data on adolescents' dietary intake to support effective nutritional efforts.
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 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 | 0,076 | 0,290 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».