Vitamin D Knowledge, Perceptions, Intake and Status among Young Adults: a Validation & Intervention Study Using A Mobile 'App'
Notice bibliographique
Résumé
Vitamin D aids in the maintenance of bone health by enabling calcium absorption, and low concentrations of vitamin D are implicated in a host of chronic disease states. Adequate vitamin D intake during adolescence and young adulthood is crucial, as peak bone mass is formed during this time. However, many young adults do not meet the recommended intakes for vitamin D. The studies described herein examined vitamin D knowledge, perceptions, intake and blood vitamin D3 concentrations among a total of 209 young adults aged 18-25 living in Canada. Qualitative focus groups examined vitamin D knowledge and beliefs among young adults (n=50). The mobile Vitamin D Calculator application (‘app’) was validated as a measure of dietary vitamin D intake in this population. The app was then used in testing effects of a behavioural intervention aimed at increasing vitamin D knowledge, intake and status among young adults (n=109). A theoretical model based on the Theory of Planned Behaviour and Prototype Willingness Model was used to predict behavioural intentions related to vitamin D intake in the same sample at baseline (n=109). Results indicated that vitamin D knowledge, intake, and status in this population were fairly low. The proportion of participants who met the recommended intake of vitamin D (i.e., Estimated Average Requirement) was greater among individuals who used vitamin D supplements than those who did not. The behavioural intervention led to modest increases in vitamin D knowledge, intake and perceived importance of vitamin D supplement use among those who completed the intervention study (n=90). Blood vitamin D3 levels increased from pre- to post-intervention in both groups; participation in the intervention did not improve vitamin D status. This research highlights the need for greater awareness and education regarding the importance of vitamin D among young adults, the utility of providing personalized nutrition information and use of self-monitoring to improve intake, and the potential for vitamin D supplementation to help individuals meet intake requirements. Potential policy implications (e.g., expanded vitamin D fortification of foods, increased national vitamin D intake recommendations) are discussed.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».