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Enregistrement W1829136142 · doi:10.1002/hec.3215

Does Overweight and Obesity Impact on Self‐Rated Health? Evidence Using Instrumental Variables Ordered Probit Models

2015· article· en· W1829136142 sur OpenAlexfundno aff
John Cullinan, Paddy Gillespie

Notice bibliographique

RevueHealth Economics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésInstrumental variableOrdered probitOverweightObesityProbit modelProbitEconometricsMedicineEnvironmental healthEconomicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper, for the first time, presents estimates of the causal impact of overweight and obesity on self-rated health (SRH) using instrumental variables (IV) econometric methods. While a number of previous studies have sought to better understand the determinants of SRH, there is no consensus in relation to the impact of overweight and obesity. Using data from a large nationally representative sample of Irish parents and their children, we estimate a range of ordered probit models to isolate the causal effect of overweight and obesity on SRH. Our data includes independently and objectively recorded weight and height measures for parents and their children and we instrument for parental body mass index (BMI) status using the BMI of a biological child. After controlling for a range of individual, socioeconomic, health and lifestyle related variables, we find that being overweight has a negligible impact on SRH, while being obese has a practically and statistically significant negative impact on SRH, with these effects most pronounced for those who are most obese. We find only minor differences in these effects across gender. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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