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Enregistrement W6889645656 · doi:10.26183/y4kb-sk97

Diet, nutrients, and obesity : an investigation of relationships in the Australian context

2024· dissertation· en· W6889645656 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWestern Sydney University ResearchDirect · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObesityOverweightContext (archaeology)Logistic regressionObservational studyPublic healthAssociation (psychology)MediationDisadvantage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overweight and obesity are global public health problems affecting millions of adults, and Australia is no exception. In the population-level rise of overweight and obesity, dietary risk factors have been implicated. However, evidence is lacking on the key issues of how dietary patterns are associated with obesity outcomes: whether unhealthy diet mediates the association between socio-economic disadvantage and obesity; whether unhealthy diet is associated with weight-related complications, defined using the Edmonton Obesity Staging System (EOSS); and whether nutrient deficiencies are associated with obesity. Thus, this thesis addresses this lack, examining the relationships between diet, nutrients and obesity, and weight-related complications. In this thesis, I conducted four studies: one umbrella review and three cross-sectional studies. In the umbrella review (Study 1), I summarized and graded evidence from 16 systematic reviews of observational studies on dietary patterns and overweight/obesity outcomes in the adult population. The focus of Study 1 was the association between unhealthy versus healthy dietary patterns and overweight/obesity incidence or weight gain. For Study 2, data from 7,044 adults were analysed using log-binary regression since the prevalence of obesity in the sample was greater than 10%. To estimate the extent to which the association between socio-economic disadvantage and obesity could be explained by unhealthy diet, I also conducted mediation analysis. For Study 3, I analysed the data from 5,055 adults living with overweight or obesity and used logistic regression to explore the association between unhealthy diet and EOSS. Also, I conducted stratified analysis and propensity score matching to further examine the association in a sensitivity analysis. For Study 4, I analysed data from 3,539 adults who had biomarkers for micronutrients, applying weights to correct for the complex sampling. Results: The findings in this thesis highlight the following three points: first, diet-related efforts in obesity prevention strategies could benefit from including Mediterranean-type dietary patterns, particularly for socially disadvantaged groups. Second, since the results did not support the usefulness of the Mediterranean diet for weight-related complications, more work exploring its relationship with specific EOSS components is required. Third, the findings show the co-existence of severe obesity and vitamin D deficiency, but longitudinal studies are needed to confirm the direction of the association.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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