Bias in self-reported estimates of obesity in Canadian health surveys: an update on correction equations for adults.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study compares the bias in self-reported height, weight and body mass index (BMI) in the 2008 and 2005 Canadian Community Health Surveys and the 2007 to 2009 Canadian Health Measures Survey. The feasibility of using correction equations to adjust self-reported 2008 Canadian Community Health Survey values to more closely approximate measured values is assessed. DATA AND METHODS: Data are from the 2008 and 2005 Canadian Community Health Surveys and the 2007 to 2009 Canadian Health Measures Survey. In these surveys, respondents reported their height and weight, and were subsequently measured. Regression equations based on the 2007 to 2009 Canadian Health Measures Survey and the 2005 Canadian Community Health Survey were applied to self-reported 2008 Canadian Community Health Survey data. These equations predicted measured BMI based on self-reported BMI. RESULTS: The bias in reporting height was similar across all three surveys, but the bias in reporting weight was larger in the two Canadian Community Health Surveys, and as a result, discrepancies in estimates of obesity between self-reported and measured values were greater. Application of correction equations based on 2005 Canadian Community Health Survey data to self-reported values in the 2008 Canadian Community Health Survey produced more accurate estimates of obesity than did equations based on Canadian Health Measures Survey data. INTERPRETATION: Survey context may influence the magnitude of the bias in self-reported weight. Respondents who are aware that they will be weighed may report their weight more accurately. Additional data points are required to determine whether the bias in self-reported measures in the Canadian Community Health Survey is changing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,056 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».