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Enregistrement W6980743684

Consumption of sugar sweetened beverages and their health impact on children

2021· article· en· W6980743684 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJMU Scholoraly Commons (James Madison University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)CalorieHealth benefitsObesityPublic healthLongitudinal studyIntervention (counseling)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumption of sugar-sweetened beverage is a major contributor to sugar-based calories in the daily diet of many children. Children (up to 18 years) have different nutritional needs and metabolic pathways than adults. Although many studies explored the health effects of sugar-sweetened beverages among adults, few studies included children in their analysis. The purpose of this review was to evaluate and summarize the current global trends in the consumption of sugar-sweetened beverages and the health effects of consumption of sugar-sweetened beverages in children. The review identified several health effects related to children’s sugar-sweetened beverage consumption, such as childhood obesity, metabolic syndrome, early menarche, and dental caries. A decline in children’s Consumption of sugar-sweetened beverages was noted in Australia, Canada, Norway, USA, and UK between 2000-2010 but increased in countries such as Mexico and South Korea, and the trend remained stable in China and Russia. Several influencing factors for children’s sugar-sweetened beverage consumption were identified, including parents' perception and attitude towards sugar-sweetened beverage, Children’s gender differences, and socio-economic status (SES). More longitudinal studies are required to determine the cause-effect relationship between sugar-sweetened beverage consumption and the reported health effects. Researchers should also consider the influence of social and behavioral factors identified in this review when planning intervention programs for children.

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)0,000
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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