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Record W7161941136 · doi:10.82308/54200

The effect of dietary glycemic index and glycemic load on cardiovascular risk factors in school-aged children in Quebec

2020· dissertation· en· W7161941136 on OpenAlexaboutno aff
Karine Suissa

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicNutritional Studies and Diet
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFood intakeGlycemic loadGlycemicGlycemic indexRisk factor

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte:Un apport alimentaire peut conduire à l'obésité et à une détérioration du profil lipidique sanguin chez l’adulte et l’enfant. La consommation d'aliments à indice glycémique (IG) élevé et à charge glycémique (CG) élevée est associée aux maladies cardiovasculaires à l'âge adulte. Cependant, on en sait peu sur ces expositions alimentaires chez les enfants. En outre, l’évaluation précise de l’apport alimentaire est un défi en épidémiologie nutritionnelle, particulièrement chez les enfants. Objectifs:1)Examiner les caractéristiques des individus qui font des rapports erronés de leur apport nutritionnel et décrire les biais introduits par la sous-déclaration.2)Évaluer si IG et la CG prédisent les facteurs de risque cardiovasculaires chez les enfants après 2 ans de suivi.3)Déterminer les effets cumulatifs et spécifiques de l'IG élevé et de la CG de chaque repas sur les facteurs de risque cardiovasculaires après 2 ans chez les enfants.4)Examiner l’effet de l’adiposité en tant que médiateur dans l’association entre la CG alimentaire et le profil lipidique après deux ans chez les enfants.Les méthodes:Les données de base et de la première visite de suivi de la cohorte QUALITY ont été utilisées pour cette thèse. La cohorte QUALITY comprenait 630 enfants de race blanche âgés de 8 à 10 ans au moment de la première rencontre, avec ≥ 1 parent obèse et sans diabète ni maladie grave. Trois rappels alimentaires de 24 heures ont été administrés par téléphone par des diététistes formées. Les scores moyens individuels d'IG et de CG journaliers et spécifiques à chaque repas ont été calculés à l'aide du tableau international de l'IG.Pour l'objectif 1, les sous-déclarants ont été identifiés à l'aide de la méthode de Goldberg afin de classifier les participants comme sous-déclarants et déclarants acceptables. La régression logistique a été utilisée pour identifier les corrélats des sous-déclarants. Pour l'objectif 2, les expositions étaient la mesure continue de l'IG et de la CG. Pour l'objectif 3, les expositions étaient l’indice et la CG continue spécifique à chaque repas et le nombre de repas à IG et CG élevé.Pour l'objectif 4, la cote z de l’IMC et le pourcentage de masse grasse, étaient les médiateurs d'intérêt. Une approche conventionnelle ainsi que des modèles structurels marginaux avec pondération ont été utilisé pour estimer l'effet direct contrôlé entre la CG et les lipides sanguins 2 ans plus tard, sans médiation par l'adiposité.Résultats:Objectif 1. Les sous-déclarants étaient plus âgés, majoritairement de sexe féminin (51% vs. 43%) avaient une cote z d’indice de masse corporelle (IMC) plus élevée et avaient de moins bons indicateurs de santé cardiométabolique. Les parents des sous-déclarants avaient un revenu familial inférieur et un IMC plus élevé par rapport au déclarants adéquats. L'âge et la cote z de l’IMC chez l'enfant corrélaient fortement avec la sous-déclaration. Objectif 2. L’âge moyen était de 9.6 ans et le pourcentage male était 54.4%. Après deux ans, la CG était associée au scores z-IMC, % de masse grasse, HDL et triglycérides. Objectif 3. La CG au dîner était associée à une augmentation du score z de l'IMC, du pourcentage de masse grasse, des triglycérides et à une diminution du cholestérol HDL. Objectif 4. Les deux méthodes d’analyse de médiation ont démontré une forte contribution de l'adiposité à l'association entre la CG et les lipides sanguins après 2 ans.Conclusion:La sous-déclaration de l'apport énergétique biaise l'évaluation des relations exposition-issue. Identifier les sous-déclarants et utiliser une méthode de correction appropriée est essentiel pour l’obtention de résultats valides. La CG alimentaire quotidienne prédit l'adiposité et les lipides sanguins chez les jeunes enfants après 2 ans, l'adiposité agissant en tant que médiateur de l'association. La CG devrait être prise en compte dans les interventions précoces pour la prévention future des maladies cardiovasculaires

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.031
Threshold uncertainty score0.072

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.231 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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