Dietary diversity and nutritional status of children with and without autism spectrum disorder: a comparative cross-sectional study in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
The objective of our study was to compare the dietary diversity and nutritional status of children with autism spectrum disorders (ASD) and non-ASD. We included a total of 344 children in this cross-sectional study; of them,172 non-ASD children from three public schools and 172 ASD children from six special schools in Dhaka, Bangladesh. We used a multinomial logistic regression model to assess the association of ASD with nutritional status and dietary diversity among children. The mean age of the children was 7.9 years; 29.7% were female. ASD children were more likely to be overweight and obese compared to the non-ASD group (RRR: 2.85, 95% CI 1.28–6.34, p-value 0.011). ASD children had lower dietary diversity than non-ASD children (RRR: 18.57, 95% CI 4.49–76.77, p-value < 0.001). Children with ASD had a significantly lower daily frequency of intake of food from starchy roots, sugars, preserves and syrups, meat, fish and eggs, milk and milk products than non-ASD children (p-value < 0.05). However, consumption of cereals, vegetables and fruits, fats and oils, and beverages was almost similar for both groups of children. ASD children had a higher risk of being overweight and obese and a lower dietary diversity. We recommend robust longitudinal studies to explore the role of tailored intervention approaches for dietary behavior modification and weight management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».