Influences of Public Health Policies on Individuals’ Dietary Behaviours: A Large Cohort Study from Chile
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Chilean law of food labeling and advertising was promulgated in 2012 and was implemented in consecutive phases until 2019. Aim: To determine the change in dietary behaviour experienced by the participants of a large Chilean cohort and to identify predictors of change. Methods: The sample included 2.608 adults between 35 and 70 years old recruited between 2006 and 2009 and followed on average over 10.8 years. Food intake was measured using a validated Food Frequency Questionnaire twice, at baseline, between June 2006 and October 2009, and after ten years of follow-up, between March 2018 and October 2019. The modified Alternative Healthy Eating Index (mAHEI) assessed participants’ diet quality. Also, other socio-demographic and health variables were measured. Results: During follow-up, the composition of the diet changed with an increase in the consumption of carbohydrates and fats and a decrease in the consumption of proteins. Also, 31.6% of participants improved their diet quality, but it worsened among 32.6% of participants. Being female, having a major health event, having a high educational level, and having sufficient household income were predictors for positive diet quality changes. Conclusions: During ten years of follow-up, the majority of participants did not improve their eating habits. Predictors of positive change were essentially the socio-demographic background and the occurrence of health events. Our findings suggest that it is necessary to reinforce policies related to diet with even more profound interventions than those already implemented.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».