Prevalence of overweight, obesity and underweight among 5-year-old children in Saint Lucia by three methods of classification and a comparison with historical rates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The study aimed to determine if child obesity rates have risen in the Caribbean nation of Saint Lucia, as found globally, and whether under-nutrition coexists, as in other developing nations. The average adult in Saint Lucia is overweight, thus considerable child obesity might be expected, but there are no current data. METHODS: Heights and weights were obtained from a sample (n= 425) of the 2001 birth cohort of Saint Lucian children measured during the nation-wide 2006/2007 Prior to School Entry Five-Year Assessment. Prevalence of overweight, obesity and underweight were estimated by Centers for Disease Control (CDC), Cole et al. and new World Health Organization (WHO) methods. Previously reported 1976 estimates, including children ≤60 months of age only, based on National Centre for Health Statistics curves, were adjusted to new WHO equivalents using an algorithm developed by Yang and de Onis, and compared with rates in our subsample of children ≤60 months of age (n= 99). RESULTS: Regardless of classification method, overweight and obesity rates were high: 14.4% and 9.2% (WHO); 11.3% and 12.0% (CDC); and 9.9% and 7.1% (Cole et al.), respectively. Underweight estimates also varied: 4.7% (WHO); 11.3% (CDC) and 6.6% (Cole et al.). Obesity in our young subsample (15.2%; WHO) was more than 3 times the adjusted 1976 rate (4.3%). CONCLUSIONS: Obesity among Saint Lucian pre-schoolers has tripled in 30 years. Our findings also suggest that this country, like many undergoing a 'nutrition transition', faces the dual challenge of over-nutrition and under-nutrition. Routine monitoring of overweight and underweight is needed in Saint Lucia, as is the implementation and evaluation of programmes to address these problems.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».