Increased costs associated with greater adherence to the EAT-Lancet Commission reference diet in the province of Québec: the PREDISE Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The diet proposed by the EAT-Lancet Commission has faced criticism concerning its affordability. This study aimed to investigate the cost associated with a greater alignment to the EAT-Lancet reference diet in the province of Québec, Canada. The dietary habits of 1147 French-speaking adults were assessed using repeated web-based 24-h recall data collected between 2015 and 2017 in the cross-sectional PRÉDicteurs Individuels, Sociaux et Environnementaux (PREDISE) study. Diet costs were calculated using a Nielsen food price database. Usual dietary intakes and diet costs were estimated using the National Cancer Institute’s multivariate Markov Chain Monte Carlo method. Adherence to the EAT-Lancet diet was assessed using the EAT-Lancet dietary index (EAT-I). Associations between diet costs and EAT-I scores were evaluated using linear regression models with restricted cubic splines. After adjustment for energy intake, a higher EAT-I score (75th v. 25th percentiles) was associated with a 1·0 $CAD increase in daily diet costs (95 % CI, 0·7, 1·3). This increase in diet costs was mostly driven by the following component scores of the EAT-I (75th v. 25th percentiles, higher scores reflecting greater adherence): vegetables (1·6 $CAD/d, 95 % CI: 1·2, 2·1), free sugars (1·6 $CAD/d, 95 % CI: 1·3, 1·9), fish and plant-based proteins (1·4 $CAD/d, 95 % CI: 1·0, 1·8), fruits (0·9 $CAD/d, 95 % CI: 0·4, 1·3) and whole grains (0·4 $CAD/d, 95 % CI: 0·0, 0·8). Inversely, a greater score for the poultry and eggs component was associated with reduced diet costs (–1·2 $CAD/d, 95 % CI: −1·7, −0·7). This study suggests that adhering to the EAT-Lancet diet may be associated with an increase in diet costs in the province of Québec.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».