Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2004 | 13/54 | 1 |
Tytuł artykułu

Characteristics of students eating habits with the separation of the nutritional models using advanced statistical analysis methods

Warianty tytułu
PL
Charakterystyka sposobu żywienia studentów z wyodrębnieniem modeli żywienia za pomocą metod zaawansowanej analizy statystycznej
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
A study was conducted in order to identify and characterize the specific nutritional models of the student population. It included 190 male and 454 female students with a mean age of 20.7±1.68. The analyzed student food rations nutrient value was determined by the 24-hour recall method. The calculated energy and nutrient content in the food rations was reduced, and then compared with the nutrition norms for safe levels. For student nutritional model separation, a factor analysis (the main components method) and cluster analysis (objects grouping by the k-means method) was used. The food ration nutrient value differentiation of the students rated among particular clusters was verified on the basis of a single-factor variance analysis. Feature distributions were compared by a chi2 test. In the analyzed population, 3 specific nutritional models were separated: "low nutritive" (LN) - 50.6% of the total population, "with vegetable fats domination" (VF) - 25.6% and "dairy-vegetable-fruit" (DVF) - 23.8% of the population. The LN nutritional model was significantly more often stated among female students, the VF and the DVF among male students, and the DVF among urban residents. Students with the DVF habitually consumed a larger number of meals than the LN or the VF. In the variance analysis, a significant differentiation in the food ration nutrient value for students with different nutritional models was confirmed. Among students with LN , consumption below 50% of the norm was found i.e. for energy, carbohydrates, fiber, calcium, magnesium, iron, copper, vitamin A, vitamin E, vitamin Bb vitamin B2, vitamin PP, vitamin B6 and vitamin C. For none of the analyzed students with the VF nutritional model was any PUFA intake <50% of the norm revealed, and only 1.2% of this subpopulation was characterized with a vitamin H intake <50% of the norm. The calcium intake <50% of the norm was found among a significantly smaller people percentage with the DVF in comparison to students with the LN and the VF (10.5% of the population vs. 70.9% and 73.3%). Analogous differences were found for fiber and vitamin C. A wide differentiation in the university youth intake was found. There were 3 characteristic nutritional models identified with different nutri­tive value of food rations. A correlation between the university youth nutritional models and gender and place of residence was found. Most of female students characterized with the "low nutrition" nutritional model, and among male students the nutritional model "with vegetable fats domination" and "dairy-vegetable-fruit" predominated. The "dairy-vegetable-fruit" nutritional model was the best-balanced and best met the dietary guidelines.
PL
Badania podjęto w celu wyłonienia i scharakteryzowania specyficznych modeli żywienia studiującej młodzieży. Objęto nimi 190 studentów i 454 studentek o średnim wieku 20,7± 1,68 lat. Wartość odżywczą racji pokarmowych badanych osób określono metodą wywiadu 24-godzinnego. Obliczoną zawartość energii i składników odżywczych w racjach pokarmowych zredukowano, a następnie porównano z normami żywienia na poziomie bezpiecznym. Do wyodrębnienia modeli żywienia studentów wykorzystano analizę czynnikową (metoda głównych składowych) i analizę skupień (grupowanie obiektów metodą k-średnich). Zróżnicowanie wartości odżywczej racji pokarmowych osób zaliczonych do poszczególnych skupień zweryfikowano w oparciu o jednoczynnikową analizę wariancji. Rozkłady cech porównano testem chi2. W badanej populacji wyłoniono 3 specyficzne modele żywienia: "mało odżywczy" (LN) - 50,6% populacji ogółem, "z przewagą tłuszczów roślinnych" (VF) - 25,6% i "mleczno-warzywno-owocowy" (DVF) - 23,8% populacji (tab. 1, 2). Model żywienia LN istotnie częściej stwierdzono u studentek, VF i DVF u studentów, a DVF u mieszkańców dużych miast (tab. 3). Osoby DVF zwyczajowo spożywały większą liczbę posiłków niż LN lub VF (tab. 4). W analizie wariancji potwierdzono istotne zróżnicowanie wartości odżywczej racji pokarmowych osób o różnych modelach żywienia (tab. 5, 6, 7). Wśród osób LN spożycie poniżej 50% normy stwierdzono m.in. dla energii, węglowodanów, błonnika, wapnia, magnezu, żelaza, miedzi, wit. A, wit. E, wit. Bb wit. B2, wit. PP, wit. B6 i wit. C. U żadnej z osób o modelu żywienia VF nie wykazano spożycia NNKT <50% normy, zaś tylko 1,2% tej subpopulacji charakteryzowało spożycie wit. E<50% normy. Spożycie wapnia <50% normy stwierdzono u istotnie mniejszego odsetka osób DVF w porównaniu ze studentami LN i VF (10,5% populacji us. 70,9% i 73,3%; tab. 8). Analogiczne różnice wykazano dla błonnika oraz wit. C. Stwierdzono duże zróżnicowanie w spożyciu wśród młodzieży akademickiej. Wyłoniono 3 charakterystyczne modele żywienia o różnej wartości odżywczej racji pokarmowych. Wykazano współzależność modelu żywienia młodzieży akademickiej z płcią i miejscem zamieszkania. Większość studentek charakteryzowała się "mało odżywczym" modelem żywienia, natomiast wśród studentów przeważał model żywienia "z przewagą tłuszczów roślinnych" i "mleczno-warzywno-owocowy". Model żywienia "mleczno-warzywno-owocowy" był najlepiej zbilansowany i dostosowany do zaleceń żywieniowych.
Słowa kluczowe
Wydawca
-
Rocznik
Tom
Numer
1
Opis fizyczny
p.87-98,ref.
Twórcy
  • Institute of Human Nutrition, University of Warmia and Mazury in Olsztyn, Sloneczna 44a,10-718 Olsztyn, Poland
autor
Bibliografia
Uwagi
PL
Rekord w opracowaniu
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.agro-7ea88356-dd05-40f4-a706-a695fb344888
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.