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Enregistrement W4414968505 · doi:10.11606/003243083

Consumo alimentar de pessoas com obesidade segundo a classificação Nova : resultados da coorte da NutriNet-Brasil

2024· dissertation· pt· W4414968505 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Beatriz Garcia de Teves

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood consumptionCohortBody mass indexFood intakeObesityCohort studyNova scotiaConsumption (sociology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: A obesidade é um problema de saúde pública consolidado, configurando-se como uma epidemia global nas últimas décadas. Apesar de ser uma prioridade nas políticas públicas nacionais e internacionais, nenhum país conseguiu conter o aumento de sua prevalência. Evidências científicas indicam que o consumo excessivo de alimentos ultraprocessados está associado ao aumento da obesidade e ao surgimento de doenças crônicas não transmissíveis. No entanto, ainda existe uma lacuna na compreensão dos padrões de consumo alimentar segundo o nível de processamento entre pessoas com obesidade, o que limita as estratégias de prevenção e cuidado para pessoas com obesidade. Objetivo: Descrever o consumo alimentar de acordo com a classificação Nova e analisar os fatores sociodemográficos associados ao consumo de alimentos ultraprocessados em indivíduos com obesidade da coorte NutriNet Brasil. Métodos: Os dados analisados provêm do estudo de coorte Nutrinet Brasil, que investiga os padrões alimentares da população brasileira e sua relação com morbimortalidade por doenças crônicas não transmissíveis. Para o presente estudo, foram selecionados 6.506 adultos com obesidade (IMC igual ou superior a 30kg/m²) que participaram das pesquisas sobre dieta e fatores sociodemográficos no período de janeiro de 2020 a agosto de 2024. O consumo alimentar foi avaliado com o recordatório alimentar de 24 horas autoaplicável Nova (R24h-Nova), um instrumento validado para capturar o consumo de alimentos de acordo com o grau de processamento. Foi calculada a média do consumo de energia por grupo e subgrupo alimentar, bem como a participação calórica de cada grupo usando dois ou três R24h-Nova. As médias e intervalos de confiança foram apresentados. A associação entre variáveis sociodemográficas e o consumo alimentar foi investigada, estratificando-se as participações||calóricas dos grupos da classificação Nova, conforme sexo, idade, região, classe socioeconômica e raça/cor. Resultados: Os alimentos in natura e minimamente processados representaram 46,18% do total de energia consumida pelos indivíduos com obesidade, enquanto os ultraprocessados corresponderam a 25,57%. Os alimentos in natura e minimamente processados que mais contribuíram para a energia total consumida pelos participantes com obesidade foram a carne vermelha, as frutas e os grãos. Além disso, entre os alimentos ultraprocessados, destacam-se a carne ou peixe reconstituído, pães ultraprocessados e produtos como chocolates, balas e barras de cereal. A análise revelou que o consumo de ultraprocessados foi maior no sexo feminino (versus masculino), na faixa etária de 18 a 30 anos (versus idosos), nas regiões Sul e Sudeste (versus Norte), em indivíduos negros (versus brancos) e entre aqueles no tercil com menor poder aquisitivo (versus o tercil com maior poder aquisitivo). Conclusões: Indivíduos com obesidade consomem uma quantidade maior de alimentos ultraprocessados em relação à população geral, com um consumo mais acentuado entre aqueles com menor poder aquisitivo, enquanto é menor entre participantes idosos e pardos.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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