Cross-national comparison of socioeconomic inequalities in obesity in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Prior cross-national studies of socioeconomic inequalities in obesity have only compared summary indices of inequality but not specific, policy-relevant dimensions of inequality: (a) shape of the socioeconomic gradient in obesity, (b) magnitude of differentials in obesity across socioeconomic levels and, (c) level of obesity at any given socioeconomic level. We use unique data on two highly comparable societies - U.S. and Canada - to contrast each of these inequality dimensions. METHODS: Data came from the 2002/2003 Joint Canada/U.S. Survey of Health. We calculated adjusted prevalence ratios (APRs) for obesity (compared to normal weight) by income quintile and education group separately for both nations and, between Canadians and Americans in the same income or education group. RESULTS: In the U.S., every socioeconomic group except the college educated had significant excess prevalence of obesity. By contrast in Canada, only those with less than high school were worse off, suggesting that the shape of the socioeconomic gradient differs in the two countries. U.S. differentials between socioeconomic levels were also larger than in Canada (e.g., PR quintile 1 compared to quintile 5 was 1.82 in the U.S. [95 % CI: 1.52-2.19] but 1.45 in Canada [95 % CI: 1.10-1.91]). At the lower end of the socioeconomic gradient, obesity was more prevalent in the U.S. than in Canada. CONCLUSIONS: Our results suggest there is variation between U.S. and Canada in different dimensions of socioeconomic inequalities in obesity. Future research should examine a broader set of nations and test whether specific policies or environmental exposures can explain these differences.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».