Lower socioeconomic status, adiposity and negative health behaviours in youth: a cross-sectional observational study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Understanding obesity and its modifiable risk factors in youth is key to addressing the burden of cardiovascular disease later in life. Our aim was to examine the associations among adiposity, negative health behaviours and socioeconomic status in youth from the Niagara Region. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: Cross-sectional observational study of 3467 grade 9 students during their mandatory health and physical education class to investigate the association between socioeconomic status (postal code), self-reported health behaviour and adiposity in the Niagara Region, Ontario, Canada. RESULTS: Median household income was $63,696 and overall percentage below the after-tax low-income cut-off was 4.2%. Negative health behaviours (especially skipped meals, lower fruit and vegetable consumption, higher screen time) were associated with lower income neighbourhoods, however, the absolute effect was small. Those participants in the lowest income quintile had a significantly greater body mass index z-score than those in the highest (0.72±1.19 vs 0.53±1.12), but the overall trend across quintiles was not statistically significant. A similar trend was noted for waist-to-height ratio. The lowest income neighbourhoods according to after-tax low-income cut-off had small but statistically significant associations with higher adiposity compared with the middle or highest income neighbourhoods. CONCLUSIONS: Obesity prevention efforts should target modifiable behaviours, with particular attention to adolescents from lower income families and neighbourhoods.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».