The feasibility of establishing correction factors to adjust self-reported estimates of obesity.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study examines the feasibility of developing correction factors to adjust self-reported measures of body mass index (BMI) to more closely approximate measured values. DATA AND METHODS: Data are from the 2005 Canadian Community Health Survey (subsample 2), in which respondents were asked to report their height and weight, and were subsequently measured. Regression analyses were used to determine which socio-demographic and health characteristics were associated with the discrepancies between self-reported and measured values. The sample was then split into two groups. In the first, self-reported BMI and the predictors of the discrepancies were regressed on measured BMI. Correction equations were generated using all predictor variables that were significant at the p < 0.05 level. These correction equations were then tested in the second group to derive estimates of sensitivity, specificity and obesity prevalence. Logistic regression was used to examine relationships between self-reported, measured and corrected BMI and obesity-related health conditions. RESULTS: Corrected estimates provide more accurate measures of obesity prevalence, mean BMI and sensitivity levels (percentage correctly classified). In almost all cases, associations between BMI and health conditions are more accurate when based on corrected versus self-reported values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».