The impact of the COVID-19 pandemic on dietary behaviors among school-age children, adolescents, and young adults: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The COVID-19 pandemic has had a global impact on food security and nutrition, both in the short and long term. The influence on school-age children, adolescents, and young adults may be particularly significant and long-lasting. OBJECTIVE: This systematic review and meta-analysis aimed to quantify the impact of the COVID-19 pandemic on dietary habits among school-age children, adolescents, and young adults worldwide. DATA SOURCES: PubMed, Web of Science, and Embase were searched from inception to October 5, 2023. DATA EXTRACTION: We included observational studies published in English that reported dietary quality scores and dietary intake quantities during and before the COVID-19 pandemic among school-age children, adolescents, and young adults. We included a total of 22 cohort studies and 20 cross-sectional studies of high or moderate quality. DATA ANALYSIS: We conducted a meta-analysis, expressing dietary quality scores and dietary intake quantities as standardized mean differences (SMD) with 95% confidence intervals (CIs). For studies with low heterogeneity, we used a fixed-effects model; otherwise, we applied a random-effects model. The Newcastle-Ottawa Scale was employed by 2 reviewers independently to evaluate methodological quality. The analysis indicated that, overall, juice intake increased (SMD = 0.12, 95% CI: 0.04 to 0.20), while alcohol consumption reduced during the COVID-19 pandemic (SMD = -0.28, 95% CI: -0.47 to -0.08). However, the age-stratified results varied. Among school-age children, intake of fruit, dairy products, sugar, and juice increased. Adolescents showed an increase in meal frequency and vegetable intake. Young adults showed reduced carbohydrate and alcohol intakes, while protein and dairy product intakes increased, based on limited included studies. CONCLUSION: Dietary changes in school-age children from before to during the pandemic were mixed, while dietary behavior changes in adolescents and young adults tended to be more positive. Considering the lasting effects of negative dietary behaviors, attention should be given to addressing the increased sugar and juice intakes. It is also crucial that caregivers and researchers monitor whether positive dietary behaviors will rebound after returning to normal study and life. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration no. CRD42023420923.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».