了解年轻人的膳食选择及其与人口统计学、饮食质量和健康行为的相互作用：一项离散选择实验。
Understanding Meal Choices in Young Adults and Interactions with Demographics, Diet Quality, and Health Behaviors: A Discrete Choice Experiment.
作者信息
Livingstone Katherine M, Abbott Gavin, Lamb Karen E, Dullaghan Kate, Worsley Tony, McNaughton Sarah A
机构信息
Institute for Physical Activity and Nutrition (IPAN), School of Exercise and Nutrition Sciences, Deakin University, Geelong, Australia.
Melbourne School of Population and Global Health, University of Melbourne, Parkville, Australia.
出版信息
J Nutr. 2021 Aug 7;151(8):2361-2371. doi: 10.1093/jn/nxab106.
BACKGROUND
Our understanding of meal choices is limited by methodologies that do not account for the complexity of food choice behaviors. Discrete choice experiments (DCEs) rank choices in a decision-making context.
OBJECTIVES
This study aimed to rank the relative importance of influences on meal choices in young adults and examine interactions by subgroups.
METHODS
Adults (18-30 y) living in Australia were recruited via social media to complete an Internet-based DCE and survey. Participants were presented with 12 choice sets about a typical weekday meal, consisting of 5 attributes (taste, preparation time, nutrition content, cost, and quality). Diet quality (Dietary Guideline Index) was calculated from brief dietary questions. Conditional logit models ranked meal attributes, including interactions by sex, education, area-level disadvantage, diet quality, and weight status.
RESULTS
In total, 577 adults (46% female, mean ± SD age 23.8 ± 3.8 y) completed the DCE and survey. Nutrition content was the most important influence on meal choice (B: 1.48; 95% CI: 1.31, 1.64), followed by cost (B: -0.75; 95% CI: -0.87, -0.63), quality (B: 0.58; 95% CI: 0.49, 0.67), taste (B: 0.55; 95% CI: 0.45, 0.65), and preparation time (B: -0.42; 95% CI: -0.52, -0.31). Females, those with higher diet quality, and those with a BMI (in kg/m2) <25 had higher preferences for better nutrition content. Females had higher preferences for better taste and lower preferences for higher-cost meals. Participants with higher education had higher preferences for better nutrition content. Participants living in higher area-level disadvantage areas had higher preferences for longer preparation time.
CONCLUSIONS
Nutrition content was the most important influence on young adults' meal choices. Preferences differed by sex, socioeconomic position, diet quality, and weight status. Findings show the suitability of DCEs for understanding food choice behaviors in young adults and support the need for meal-based interventions to be tailored according to demographic and health characteristics.
背景
我们对饮食选择的理解受到一些方法的限制，这些方法没有考虑到食物选择行为的复杂性。离散选择实验（DCE）在决策背景下对选择进行排序。
目的
本研究旨在对影响年轻人饮食选择的因素的相对重要性进行排序，并按亚组检查相互作用。
方法
通过社交媒体招募居住在澳大利亚的成年人（18 - 30岁），以完成基于互联网的DCE和调查。向参与者展示12个关于典型工作日餐食的选择集，包括5个属性（口味、准备时间、营养成分、成本和质量）。根据简短的饮食问题计算饮食质量（饮食指南指数）。条件logit模型对餐食属性进行排序，包括按性别、教育程度、地区层面的劣势、饮食质量和体重状况的相互作用。
结果
共有577名成年人（46%为女性，平均年龄±标准差为23.8±3.8岁）完成了DCE和调查。营养成分是对饮食选择最重要的影响因素（B：1.48；95%置信区间：1.31，1.64），其次是成本（B： - 0.75；95%置信区间： - 0.87， - 0.63）、质量（B：0.58；95%置信区间：0.49，0.67）、口味（B：0.本研究旨在对影响年轻人饮食选择的因素的相对重要性进行排序，并按亚组检查相互作用。
方法
通过社交媒体招募居住在澳大利亚的成年人（18 - 30岁），以完成基于互联网的DCE和调查。向参与者展示12个关于典型工作日餐食的选择集，包括5个属性（口味、准备时间、营养成分、成本和质量）。根据简短的饮食问题计算饮食质量（饮食指南指数）。条件logit模型对餐食属性进行排序，包括按性别、教育程度、地区层面的劣势、饮食质量和体重状况的相互作用。
结果
共有577名成年人（46%为女性，平均年龄±标准差为23.8±3.8岁）完成了DCE和调查。营养成分是对饮食选择最重要的影响因素（B：1.48；95%置信区间：1.31，1.64），其次是成本（B： - 0.75；95%置信区间： - 0.87， - 0.63）、质量（B：0.58；95%置信区间：0.49，0.67）、口味（B：0.55；95%置信区间：0.45，0.65）和准备时间（B： - 0.42；95%置信区间： - 0.52， - 0.31）。女性、饮食质量较高者以及BMI（kg/m²）<25者对更好的营养成分有更高的偏好。女性对更好的口味有更高的偏好，对成本较高的餐食有较低的偏好。受过高等教育的参与者对更好的营养成分有更高的偏好。生活在地区层面劣势较高地区的参与者对更长准备时间的餐食有更高的偏好。
结论
营养成分是对年轻人饮食选择最重要的影响因素。偏好因性别、社会经济地位、饮食质量和体重状况而异。研究结果表明DCE适用于理解年轻人的食物选择行为，并支持根据人口统计学和健康特征量身定制基于餐食的干预措施的必要性。 55；95%置信区间：0.45，0.65）和准备时间（B： - 0.42；95%置信区间： - 0.52， - 0.31）。女性、饮食质量较高者以及BMI（kg/m²）<25者对更好的营养成分有更高的偏好。女性对更好的口味有更高的偏好，对成本较高的餐食有较低的偏好。受过高等教育的参与者对更好的营养成分有更高的偏好。生活在地区层面劣势较高地区的参与者对更长准备时间的餐食有更高的偏好。
结论
营养成分是对年轻人饮食选择最重要的影响因素。偏好因性别、社会经济地位、饮食质量和体重状况而异。研究结果表明DCE适用于理解年轻人的食物选择行为，并支持根据人口统计学和健康特征量身定制基于餐食的干预措施的必要性。
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