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Enregistrement W7161975721 · doi:10.82308/8239

The Effects of the Food Environment on the Healthy Eating Score of Canadian Women Runners

2015· dissertation· en· W7161975721 sur OpenAlexaboutno aff
Wei Cheng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealthy eatingFood groupHealthy foodOrange (colour)Food qualityRefined grainsFish <Actinopterygii>Food guide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study objective: The goal of the study was to test the construct validity of the Healthy Eating Score (HES) by exploring the influences of the individual, family, social, environmental and cultural influences on diet quality of active Canadian women. The study also attempted to determine the associations between these variables and the food groups in “Eating Well with Canada’s Food Guide" (CFG). Methodology: Our study used data from the iRun survey, an online questionnaire developed for female Canadian runners (n = 1216). The survey contained 160 questions, separated into 18 components. The HES was comprised of two components, the Food Group Score (FGS) including the 4 food groups from CFG, and the Directional Guidance Score (GDS), using 6 of the 10 directional statements from CFG (i.e. "Eat at least one dark green and one orange vegetable each day", "Have vegetables and fruit more often than juice", "Make at least half of your grain products whole grain each day", "Drink 2 cups of milk or fortified soy beverage each day", "Have meat alternatives such as beans, lentils and tofu often", "Eat at least two Food Guide servings of fish each week"). The individual, family, social, environmental and cultural variables of interest were isolated using previously published literature, and then reduced into factors through principle components analysis (PCA). Next, these factors were used to compare, using Analysis of variance (ANOVA), sample tertiles, divided on the basis of their HES score. Lastly, the factors were analyzed for associations with the HES and the 4 food groups using hierarchical multiple regression based using our 5-level food environment model. This model was adapted from Daveluy’s work (2001) and included the individual level (level 1), the family level (level 2), the social level (level 3), the environmental level (level 4) and the cultural level (level 5). The analyses were performed by SAS 9.3 (SAS Institute Inc., Cary, NC) with P<0.05 defined as significant.Results: The PCA results determined 4 different facets of the HES, which were the fruit & vegetable food group and fibre-related dietary recommendations, grains and meat & alternative food groups, milk & alternatives food group, and fish intake. The PCA also showed that the HES identified with the fruit & vegetable food group and fibre-related dietary recommendations. The ANOVA demonstrated that the highest tertile for the HES achieved significantly higher scores for all the food group and dietary guidance recommendations, as well as higher self-reported health. The hierarchical multiple regression analysis identified a negative association between snack consumption and the HES, albeit only in the first 2 levels of the model. The average HES for the sample population was 5.6 ± 1.8. Conclusion: Canadian women runners only met approximately half of the adapted recommendations from CFG. The results from this study demonstrated that the HES was able to assess nutritional recommendations, to differentiate and to identify individual-level independent variables. These findings suggest that the HES is a valid assessment tool, and more time- and cost-efficient when compared to previous Canadian dietary indices. The results from the hierarchical regression analyses elucidate the need to better define the food environment of an individual in order to grasp the complexity of the influences on diet quality. With a more comprehensive understanding of the diet quality within a food environment, health practitioners can improve the implementation of a client-specific nutritional care plan in order to achieve optimal health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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