Individual and School-level Factors Associated With Non-Communicable Disease Risk Score Among Urban Schoolchildren in Lebanon: A Multi-Level Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: In the context of an advancing nutrition transition and high rates of overweight and obesity in schoolchildren in Lebanon, we explored individual and school level factors that are associated with unhealthy diets of Lebanese schoolchildren - assessed by the Global Diet Quality (GDQ) Project Non-Communicable Disease (NCD)-Risk score. Methods: A cross-sectional, cluster-randomized study recruited a representative sample of schoolchildren from grades 4-6 from 47 schools in Greater Beirut, Lebanon from Jan-May 2022. Surveys with children and school directors collected data on children’s diet, eating habits and food insecurity (FI), and school characteristics, respectively. A qualitative 24-hour dietary recall questionnaire collected data on all food consumed and grouped these into 29 categories based on the GDQ Diet Quality Questionnaire (DQQ). The DQQ NCD-Risk score reflecting dietary risk factors for NCDs was generated based on the consumption of eight food groups: soft drinks, baked sweets, other sweets, processed meat, unprocessed red meat, deep fried food, fast-food and instant noodles, and packaged ultra-processed salty snacks. FI was assessed using the Child Food Insecurity Experiences Scale. Multi-level mixed regression examined factors associated with NCD-Risk score. Results: The sample included 2,125 schoolchildren. Median NCD-Risk score was 2 (IQR=2). Availability of food outlets inside schools (Adjusted β: 0.5; 95% CI: 0.1:1), eating in front of a screen (Adjusted β: 0.2; 95% CI: 0.01:0.4) and receiving pocket money to buy food in school (Adjusted β: 0.2; 95% CI: 0.04:0.4) were associated with increased NCD-Risk score. Child-reported FI (Adjusted β: -0.3; 95% CI: -0.6:-0.05) was associated with a lower NCD-Risk score. Conclusions: Factors at the individual level (eating in front of a screen and receiving pocket money) in addition to school-level food sales were associated with the consumption of unhealthy diets in schoolchildren, whereas FI was associated with lower consumption of unhealthy diets. Interventions aiming to improve schoolchildren’s diets in this context need to consider restricting unhealthy food sales in schools, making healthy foods available and accessible in schools, and promoting healthy eating habits at home. Funding Sources: International Development Research Centre - Canada.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».