Social epidemiology of the Mediterranean-dietary approaches to stop hypertension intervention for neurodegenerative delay (MIND) diet among early adolescents: the Adolescent Brain Cognitive Development Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of our study was to understand the relationship between sociodemographic factors and adherence to the MIND (Mediterranean-DASH [Dietary Approaches to Stop Hypertension] Intervention for Neurodegenerative Delay) diet in a demographically diverse national population-based sample of 9-12-year-olds in the US. METHODS: We analyzed data from the Adolescent Brain and Cognitive Development (ABCD) Study (Year 1, N = 8333). Multivariable linear regression analysis was used to identify associations between MIND diet score and sociodemographic factors, including race/ethnicity, household income, parent education level, age, sex, and sexual minority status. RESULTS: Compared to White adolescents, Latino adolescents showed the greatest adherence to the MIND diet. Boys had lower adherence to the MIND diet than girls. Lower household income was associated with lower adherence to the MIND diet. Older age was associated with lower adherence to the MIND diet. Sexual minorities had a lower adherence to the MIND diet when compared to their heterosexual counterparts. DISCUSSION: Female sex, Latino ethnicity, Asian and Black race, high household income, heterosexual sexual orientation, and younger age were associated with higher adherence to the MIND diet. These sociodemographic differences can inform targeted screening and counseling for clinicians and public health organizations among diverse adolescent populations. IMPACT STATEMENT: Sociodemographic disparities in diet quality have been documented, but none have explored adherence to the MIND (Mediterranean-DASH [Dietary Approaches to Stop Hypertension] Intervention for Neurodegenerative Delay) diet in early adolescence. In this demographically diverse sample of 9-12-year-old early adolescents in the U.S., we found notable and nuanced sociodemographic disparities in adherence to the MIND diet. Sociodemographic factors associated with higher adherence to the MIND diet included female sex, Latino ethnicity, high household income, heterosexual sexual orientation, and younger age.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».