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Enregistrement W4417296752 · doi:10.1093/pch/pxaf116.064

64 Child eating behaviours and zBMI during the COVID-19 pandemic in Canada: A prospective cohort study

2025· article· en· W4417296752 sur OpenAlexaffabout
Joseph Jamnik, Charles Keown‐Stoneman, Laura N. Anderson, Jonathon L. Maguire, Catherine S. Birken

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody mass indexOvereatingProspective cohort studyPandemicObesityCohort studyChildhood obesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The COVID-19 pandemic was associated with increased body weight and obesity rates in children, but the underlying mechanisms driving these changes are not understood. Few studies have evaluated the impact of child eating behaviours on body mass index during the pandemic. Objectives To determine whether eating behaviours during the COVID-19 pandemic (overeating, difficulty getting into an eating routine, undereating, picky eating, and mealtime screen use) were associated with age- and sex-standardized body mass index (zBMI) in Canadian children. Design/Methods A prospective cohort study was conducted with children age 1-12y participating in the TARGet Kids! COVID-19 Study for Children and Families, a practice-based research network in Canada. Eating behaviours were assessed using biweekly questionnaires from March 2020-April 2023. Height and weight were measured at primary care office visits or by parents at home using standardized instructions. Linear mixed effects models accounting for repeated measures were used to explore the association between child eating behaviours and zBMI during the pandemic. All models were adjusted for covariates identified a priori, including child age, sex, birthweight, maternal ethnicity, maternal BMI, family income, and zBMI measurement method. Results A total of 330 children (548 observations) were included in the study, with a mean age 6.4 ± 2.9 years, and 52% female. Overeating was positively associated with higher mean zBMI (overall p=0.0005). Children who ‘often’ overate during the pandemic had higher zBMI (1.09 units; 95%CI 0.36,1.82) compared with those who ‘never’ overate (0.17 units; 95%CI -0.30,0.63; p=0.004). Difficulty getting into an eating routine was associated with higher mean zBMI (overall p=0.009), with those who ‘often’ had difficulties getting into an eating routine having higher zBMI (1.08 units; 95%CI 0.38,1.78) compared to those who ‘never’ had difficulty (0.44 units; 95% CI -0.04,0.92; p=0.008). Mealtime screen use was also associated with higher mean zBMI (p=0.04), with each additional meal consumed with a screen device per day being associated with a 0.13 unit (95% CI 0.003,0.25) higher zBMI. There were no statistically significant differences in zBMI between response categories for picky eating and undereating. Conclusion Overeating, difficulty getting into an eating routine and mealtime screen use were associated with increased zBMI in children during the COVID-19 pandemic. Such eating behaviours represent targets for interventions that aim to mitigate the adverse health impacts of future pandemics on children. Potential competing interests JJ - consultant work for Nutrigenomix Inc, a University of Toronto start-up which offers evidence-based genetic testing for personalized nutrition. Consulting work terminated July 1, 2023. This relationship is unrelated to the work submitted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,340 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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