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Enregistrement W4407010149 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.57341

Ultraprocessed Food Consumption and Obesity Development in Canadian Children

2025· article· en· W4407010149 sur OpenAlexafffundabout
Zheng Hao Chen, Sara Mousavi, Piush J. Mandhane, Elinor Simons, Stuart E. Turvey, Theo J. Moraes, Padmaja Subbarao, Kozeta Miliku

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensMcMaster UniversityHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaUniversity of AlbertaSickKids FoundationBC Children's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Health, University of SydneyHospital for Sick ChildrenUniversity of AlbertaUniversity of TorontoBC Children's HospitalMcMaster University
Mots-clésMedicineAnthropometryBody mass indexObesityWaistDemographyPopulationCohortChildhood obesityProspective cohort studyEnvironmental healthPediatricsOverweightInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Ultraprocessed foods (UPF), characterized as shelf-stable but nutritionally imbalanced foods, pose a public health crisis worldwide. In adults, UPF consumption is associated with increased obesity risk, but findings among children are inconsistent. Objectives: To examine the associations among UPF intake, anthropometric adiposity indicators, and obesity status in Canadian children. Design, Setting, and Participants: In the CHILD Cohort Study, one of the largest prospective, multicenter, population-based pregnancy cohorts in Canada, diet was assessed during the 3-year visit (September 2011 to June 2016), and anthropometric measurements were assessed at the 5-year visit (December 2013 to April 2018). Data analysis was performed between July 1, 2023, and June 30, 2024. Exposure: Diet intake was assessed using a semiquantitative food frequency questionnaire at 3 years of age. UPFs were identified using the NOVA classification system. Main Outcomes and Measures: Anthropometric adiposity indicators were measured at 5 years of age and used to calculate age- and sex-standardized z scores for body mass index (BMI), waist to height ratio, and subscapular and triceps skinfold thicknesses, and obesity, which was defined using BMI z score cutoffs. Multivariable-adjusted regression analyses were used to examine the associations of UPF with adiposity and obesity development, accounting for parental, birth, and early-childhood factors. Results: Among 2217 participants included in this study, median age at the outcome assessment was 5.0 (IQR, 5.0-5.1) years, and 1175 (53.0%) were males. At 3 years of age, UPF contributed 45.0% of total daily energy intake. UPF energy contribution was higher in males vs females (46.0% vs 43.9%; P < .001). Among all participants, higher UPF intake at 3 years of age was associated with higher anthropometric adiposity indicators at 5 years of age, primarily driven by males. In males, every 10% UPF energy increase was associated with higher adiposity indicator z scores for BMI (β, 0.08; 95% CI, 0.03-0.14), waist to height ratio (β, 0.07; 95% CI, 0.01-0.12), and subscapular (β, 0.12; 95% CI, 0.06-0.18) and triceps (β, 0.09; 95% CI, 0.03-0.15) skinfold thickness and higher odds of living with overweight or obesity (odds ratio, 1.19; 95% CI, 1.03-1.36). No significant associations were observed among females. Conclusions and Relevance: In this cohort study of Canadian children, high UPF consumption during early childhood was associated with obesity development, primarily in males. These findings can inform targeted public health initiatives for early childhood centers and caregiver education programs to reduce UPF intake and prevent obesity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations23
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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