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Enregistrement W4410160568 · doi:10.1186/s12986-025-00935-y

Ultra-processed food consumption and cardiometabolic risk in Canada: a cross-sectional analysis of the Canadian health measures survey

2025· article· en· W4410160568 sur OpenAlexaffabout
Angelina Baric, Vasanti Malik, Anthea Christoforou

Notice bibliographique

RevueNutrition & Metabolism · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensCanada Research ChairsMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyEnvironmental healthClinical nutritionMedicineFood consumptionConsumption (sociology)Public healthGerontologyAgricultural economicsEconomicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ultra-processed food (UPF) contributes to nearly 50% of Canadians' diets. Research in other countries has begun to implicate high intakes of UPFs and negative health outcomes, including body mass index, waist circumference, blood pressure, and unfavourable lipid profiles. There have been no population level examinations of the relationship between UPF consumption and cardiometabolic risk in Canada. METHODS: Drawing on the Canadian Health Measures Survey (2016/17 and 2018/19), this study investigates the relationship between UPF consumption and cardiometabolic risk factors among Canadians (ages 19-79, n = 6517). Dietary data collected by Food Frequency Questionnaire was classified as UPF or not using the NOVA classification system which scores foods by degree of processing. Participants were grouped into quartiles based on the daily servings of UPF. Sociodemographic and lifestyle variables were collected via household questionnaire and cardiometabolic outcomes were measured during a clinic visit. Multivariable linear regression analyses separately assessed the association between cardiometabolic risk factors and UPF quartiles while adjusting for various sociodemographic and lifestyle variables. Sensitivity analyses additionally adjusted for fruit and vegetable intake (servings/day) to determine the effect of diet quality on this relationship. All analyses were weighted to ensure national representativeness. RESULTS: UPF servings per day ranged from 1.2 in the lowest and 5.8 in the highest quartile. Compared to the lowest quartiles of UPF consumption, those in the highest were more likely to be male, in the lowest income quartile, Black or White, have lower household education, and higher physical activity and sedentary time. After adjustments, UPF consumption was positively associated with BMI, WC, diastolic BP, HBA1C, c-reactive protein, white blood cells (WBC), fasting triglycerides (TG), and fasting insulin. Fruit and vegetable intake attenuated the association for all outcomes, while BMI, WC, WBC, and TG remained significantly associated with increased UPF consumption. CONCLUSION: This study is the first Canadian study looking at population level intakes of UPF across various cardiometabolic risk factors and adds to the growing body of literature demonstrating the detrimental health effects associated with UPF consumption.

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)0,001
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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