DIETARY PATTERNS OF CANADIANS ACROSS DIFFERENT ETHNIC GROUPS AND THE ASSOCIATION WITH CHRONIC DISEASES IN 2004 AND 2015
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s growing multi-cultural society justifies the need for an in-depth understanding of dietary patterns and associated factors. The aims of this research were 1) to identify the knowledge gaps in the literature on the gender differences in dietary acculturation of adult immigrants in Canada and the US. 2) to determine the dietary patterns of Canadians across different ethnic groups including white, Chinese, Filipino, Asian, Latin American, Arab, South Asian and Black in 2004 and 2015 and their relationship with socioeconomic, sociodemographic factors, and chronic conditions. This research included a scoping review, which synthesized literature and identified the gaps, to address the first objective. Cluster analysis was selected to address the second objective using the Canadian Community Health Survey (CCHS) Cycle 2.2, Nutrition (2004) and CCHS 2015 data. The six main findings of the research include; first, the diet quality of both adults (519 ± 3 vs. 492 ± 7.5) and children (511 ± 2.6 vs. 470 ± 5.7) in 2015 was higher than 2004 in Canada. Second, the majority of the Canadian population had the “Unhealthy” dietary pattern with poor diet quality. Third, the highest prevalence of chronic diseases and obesity was among the White adults in both years 18% and 19.2% respectively. The higher prevalence of chronic diseases and obesity were associated with the consumption of “Unhealthy” and “Mixed” dietary patterns across most of ethnicities. Fourth, the gender-specific results indicated that women had healthier dietary patterns as well as higher diet quality than men across ethnicities in 2004 (502 ± 11 vs. 482 ± 4.1) and in 2015 (536 ± 3 vs. 501 ± 3). Fifth, the unhealthy dietary pattern was most common among White and Arab adults, while Chinese, Asians, and Filipino adults had healthier dietary pattern and most of the children had the “Unhealthy” dietary pattern across all ethnicities. Sixth, consumption of the healthy dietary pattern was associated with being active, being an immigrant, and having higher income and educational attainment across all ethnic groups. To conclude, the research suggests ethnic-specific dietary recommendations need to consider socioeconomic and sociodemographic factors to support improved health benefits.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».