The impact of eating alone on food intake and everyday eating routines: A cross-sectional study of community-living 70- to 75-year-olds in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Eating is fundamental not only to survival and health, but also to how humans organise their social lives. Eating together with others is often seen as the healthy ideal, while eating alone is highlighted as a risk factor for negative health outcomes, especially among older adults. This paper, therefore, investigates the relationship between the frequency and subjective experience of eating alone and food-related outcomes among 70- to 75-year-olds in Sweden. Methods A survey was distributed to a nationally representative random sample of 1500 community-living in Sweden, aged 70–75 years. Two different constructs of eating alone (objective and subjective) were measured, along with the following food-related outcomes: a food index, intake of food groups, consumption of ready-made meals, number of main meals per day, and body mass index (BMI). Results In total, 695 respondents were included in the final sample. A quarter of the respondents were categorised as eating alone, of which a small proportion reported that doing so bothered them. There were no associations between eating alone and food index scores, BMI, or intake frequencies of fruits and berries, or fish and shellfish. However, people eating alone were less likely to report eating three meals per day (OR: 0.53, CI: 0.37–0.76, p = 0.006), less likely to report higher intake frequencies of vegetables and snacks, sugary foods, and sweet drinks (adjusted OR: 0.68, CI: 0.48–0.95, p = 0.023 resp. OR: 0.59, CI: 0.43–0.81, p = 0.001), and more likely to report higher intake frequencies of ready-made meals (adjusted OR: 3.71, CI: 2.02–6.84, p < 0.001) compared to those eating together with others. The subjective experience of eating alone did not have an impact on food-related outcomes. Conclusion Eating alone or with others played a role in participants’ food intake, and seemed to influence aspects of the organisation of everyday eating routines rather than overall dietary healthiness or weight status. Our findings add to the previous body of research on commensality, eating alone, and health among the older population, providing insights into the development of future health policies and research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».