Western, Healthful, and Low-Preparation Diet Patterns in Preschoolers of the STRONG Kids2 Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Identify and describe diet patterns of children during early childhood using confirmatory factor analysis (CFA). DESIGN: Longitudinal data were drawn from the STRONG Kids 2 program. PARTICIPANTS: Mothers were surveyed about their child's diet at 24 (n = 337), 36 (n = 317), and 48 (n = 289) months old. VARIABLES MEASURED: The Block Food Frequency Questionnaire for children aged 2-7 years was used to derive diet patterns; 23 food groups were created for analyses. ANALYSIS: Principal component analysis was used to obtain preliminary factor loadings, and loadings were used to form a priori hypotheses for CFA-derived diet patterns. Independent samples t tests were used to compare food groups, nutrient intakes, and child and family characteristics by CFA pattern scores above vs at/below the median. RESULTS: Three diet patterns consistently emerged: (1) processed meats, sweets, and fried foods; (2) vegetables, legumes, and starchy vegetables; and (3) grains, nuts/seeds, and condiments (only 24 and 36 months). Patterns were related to differences in added sugars, dietary fiber and potassium intakes, maternal education, and household income. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Opposing healthful vs Western patterns, extant in child and adult literature, were observed across all ages. The third pattern differed between 24/36 and 48 months, representing a potential shift in food choices or offerings as children 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».