Ultra-processed food consumption: an exploration of social determinants among Black children of African and Caribbean descent in Ottawa
Notice bibliographique
Résumé
Consumption of ultra-processed foods (UPF) is a growing concern due to its negative impact on diet quality and health outcomes. To our knowledge, no data on UPF consumption are available for specific racial/ethnic children, including Black children, in Canada. This cross-sectional study aimed to explore the social determinants of UPF consumption among Black children of African and Caribbean descent in Ottawa. It included 174 mothers born in the Caribbean or Sub-Saharan Africa and their children aged 6 to 12. A survey was administered to assess demographic and socio-economic characteristics of mothers, children, and households. Children’s dietary intakes were evaluated with a 24 h dietary recall to calculate the proportion of energy from UPF according to the NOVA food classification system. ANOVA and two-step cluster analysis were performed. Identified clusters were compared using chi-square and Student’s t tests. Findings indicate that children whose mothers had been living in Canada longer ( p < 0.001), whose mothers were family-class immigrants ( p = 0.005), and whose households were food secure ( p = 0.049), consumed more UPF than their respective counterparts. Cluster analysis revealed two profiles, named settling and established, reinforcing previous associations. Children in the established profile had a mean energy intake from UPF 9% higher than those in the settling profile ( p = 0.006). This study provided initial findings on the social determinants of UPF consumption among Black children of African and Caribbean descent. It suggests that immigration-related factors and household food security status shaped UPF consumption of these children.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».