Prevalence of Obesity and its Influencing Factors in Affluent School Children of Tumkur: Lessons from South India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Obesity is defined by WHO “as a condition of abnormal or excessive fat accumulation in adipose tissue, to the extent that health may be impaired”. The problem of childhood obesity is quite high in rich and affluent countries. To estimate the prevalence of obesity among school children aged 6-15 years in three affluent schools of Tumkur. To study the influencing factors of obesity among school children. Methods: Study Design: Case Control study. Study Settings: Three affluent schools of Tumkur city, Karnataka, South India. Sample size was 2000 Students of three affluent schools and duration of study was from June to August 2014. Each Child’s height and weight were measured by adopting standard procedure. Body mass index (BMI) was calculated using BMI charts based on NCHS (national center for health statistics) standards. A child was considered obese if the BMI was > 95th percentile cutoff point which is specific to the age and sex of the child. To determine the association of (life style) influencing factors of obesity in children, mothers were interviewed in presence of children to gather information’ about their child’s daily (24 hour) activity. Results: Out of 2000 children 66 were obese. The prevalence was 3.3% in school children in the age group of 6-15 years in three affluent schools of Tumkur. In our study, Prevalence of obesity was more in boys (3.47%) on comparison to girls (3.04%). There is increased prevalence of obesity in age group of six, eleven and twelve years. In this study 77.2% cases spent less than 2 hrs in a day and 22.7% cases spent more than 2 hrs in physical activities. Prevalence of obesity was more in children who spent less than 2 hrs in a day in physical activities. This was statistically significant. Conclusions: Prevalence of obesity in school children aged 6-15 yrs is 3.3% in three affluent schools of Tumkur. Prevalence of obesity was more in boys on comparison with girls. Physical activity was the significant influencing factor of obesity among school children.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».