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Enregistrement W4406864666 · doi:10.1038/s41390-025-03838-z

Social epidemiology of early adolescent nutrition

2025· article· en· W4406864666 sur OpenAlexaff
Jason M. Nagata, Christiane K. Helmer, Jennifer Wong, T.S. Diep, Sydnie K. Domingue, Richard Kinh Gian, R Bethene Ervin, Abubakr A A Al-Shoaibi, Holly C. Gooding, Kyle T. Ganson, Alexander Testa, Fiona C. Baker, Andrea K. Garber

Notice bibliographique

RevuePediatric Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésSocioeconomic statusEthnic groupMedicineRefined grainsEnvironmental healthDemographyPopulationPsychological interventionObesityPublic healthGerontologyWhole grainsFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study aimed to investigate associations between sociodemographic factors and dietary intake among a diverse population of early adolescents ages 10-13 years in the United States. METHODS: We examined data from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study in Year 2 (2018-2020, ages 10-13 years, N = 10,280). Multivariable linear regression models were conducted to estimate the adjusted associations between sociodemographic factors (age, sex, race and ethnicity, household income, parental education) and dietary intake of various food groups, measured by the Block Kids Food Screener. RESULTS: Older age among early adolescents was associated with slightly less fruit, whole grain, and dairy and more monounsaturated fat consumption. Male sex was associated with a lower intake of fruit, fruit juice, vegetables, whole grains, and fiber and a higher intake of meat/poultry/fish, added sugars, fat, as well as higher glycemic index and glycemic load compared to female sex. Racial and ethnic minority status, lower household income, and lower parental education were generally associated with less fruit and vegetable consumption and more added sugars. CONCLUSION: These findings can guide public health interventions to reduce diet quality disparities by targeting key populations and addressing differences according to socioeconomic status, sex, and race. IMPACT: Sociodemographic disparities in diet quality have been studied, but none have explored sociodemographic associations with specific food groups and components (e.g., different types of fat) in early adolescence. In this demographically diverse sample of 10-13-year-old early adolescents in the US, we found sociodemographic disparities in dietary intake across various food groups. Most notably, male sex, racial and ethnic minority status, lower household income, and lower parental education were associated with less fruit and vegetable consumption and more added sugars.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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