Stunting, adiposity, and the individual‐level “dual burden” among urban lowland and rural highland peruvian children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The causes of the "dual burden" of stunting and obesity remain unclear, and its existence at the individual level varies between populations. We investigate whether the individual dual burden differentially affects low socioeconomic status Peruvian children from contrasting environments (urban lowlands and rural highlands), and whether tibia length can discount the possible autocorrelation between adiposity proxies and height due to height measurement error. METHODS: Stature, tibia length, weight, and waist circumference were measured in children aged 3-8.5 years (n = 201). Height and body mass index (BMI) z scores were calculated using international reference data. Age-sex-specific centile curves were also calculated for height, BMI, and tibia length. Adiposity proxies (BMI z score, waist circumference-height ratio (WCHtR)) were regressed on height and also on tibia length z scores. RESULTS: Regression model interaction terms between site (highland vs. lowland) and height indicate that relationships between adiposity and linear growth measures differed significantly between samples (P < 0.001). Height was positively associated with BMI among urban lowland children, and more weakly with WCHtR. Among rural highland children, height was negatively associated with WCHtR but unrelated to BMI. Similar results using tibia length rather than stature indicate that stature measurement error was not a major concern. CONCLUSIONS: Lowland and rural highland children differ in their patterns of stunting, BMI, and WCHtR. These contrasts likely reflect environmental differences and overall environmental stress exposure. Tibia length or knee height can be used to assess the influence of measurement error in height on the relationship between stature and BMI or WCHtR.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».