A latent profile analysis based on diet quality and eating behaviours in participants of the PREDISE study characterized by a higher BMI
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to identify eating-related latent profiles based on diet quality and eating behaviours within a population characterized by a body mass index (BMI) of at least 25 kg/m2, and to compare metabolic variables between profiles. This analysis was conducted in a sample of 614 adults (45.6% women; 44.8 ± 12.9 years) from the cross-sectional PREDISE study. Participants completed the Three-Factor Eating Questionnaire, the Intuitive Eating Scale-2, the Regulation of Eating Behavior Scale, and three self-administered 24 h food recalls. Waist circumference, blood lipids, blood pressure, and fasting glucose were measured to identify carriers of the metabolic syndrome. A latent profile analysis was performed, and cases of metabolic syndrome were compared between profiles. A three-profile solution was found. Profile 1 (22.8%) was characterized by lower diet quality, lower self-determined motivation for eating, lower restraint, and higher intuitive eating. Profile 2 (44.5%) was characterized by higher diet quality, higher self-determined motivation for eating, higher restraint, lower disinhibition, and higher intuitive eating. Profile 3 (32.7%) was characterized by intermediate diet quality, higher non-self-determined motivation for eating, higher restraint and disinhibition, and lower intuitive eating. We found fewer cases of metabolic syndrome among participants in profile 2 than in the other profiles ( p = 0.0001). This study suggests that a profile characterized by a lower disinhibition and higher levels of restraint, intuitive eating, self-determined motivation, and diet quality is associated with a better metabolic health among individuals with a higher BMI.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».