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Enregistrement W1971698920 · doi:10.1186/1471-2458-10-465

Assessing weight perception accuracy to promote weight loss among U.S. female adolescents: A secondary analysis

2010· article· en· W1971698920 sur OpenAlexaff
Jennifer Yost, Barbara Krainovich‐Miller, Wendy C. Budin, Robert G. Norman

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of North Carolina at Chapel Hill
Mots-clésOverweightMedicineBody mass indexBiostatisticsWeight lossObesityPsychological interventionDemographyLogistic regressionGerontologyDescriptive statisticsEpidemiologyStatisticsPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Overweight and obesity have become a global epidemic. The prevalence of overweight and obesity among U.S. adolescents has almost tripled in the last 30 years. Results from recent systematic reviews demonstrate that no single, particular intervention or strategy successfully assists overweight or obese adolescents in losing weight. An understanding of factors that influence healthy weight-loss behaviors among overweight and obese female adolescents promotes effective, multi-component weight-loss interventions. There is limited evidence demonstrating associations between demographic variables, body-mass index, and weight perception among female adolescents trying to lose weight. There is also a lack of previous studies examining the association of the accuracy of female adolescents' weight perception with their efforts to lose weight. This study, therefore, examined the associations of body-mass index, weight perception, and weight-perception accuracy with trying to lose weight and engaging in exercise as a weight-loss method among a representative sample of U.S. female adolescents. METHODS: A nonexperimental, descriptive, comparative secondary analysis design was conducted using data from Wave II (1996) of the National Longitudinal Study of Adolescent Health (Add Health). Data representative of U.S. female adolescents (N = 2216) were analyzed using STATA statistical software. Descriptive statistics and survey weight logistic regression were performed to determine if demographic and independent (body-mass index, weight perception, and weight perception accuracy) variables were associated with trying to lose weight and engaging in exercise as a weight-loss method. RESULTS: Age, Black or African American race, body-mass index, weight perception, and weight perceptions accuracy were consistently associated with the likeliness of trying to lose weight among U.S. female adolescents. Age, body-mass index, weight perception, and weight-perception accuracy were positively associated (p < 0.05) with trying to lose weight. Black/African American subjects were significantly less likely than their White counterparts to be trying to lose weight. There was no association between demographic or independent variables and engaging in exercise as a weight-loss method. CONCLUSIONS: Findings suggest that factors influencing weight-loss efforts, including age, race, body-mass index, weight perception, and weight-perception accuracy, should be incorporated into existing or new multi-component weight-loss interventions for U.S. adolescent females in order to help reduce the national epidemic of overweight and obesity among U.S. female adolescents.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations53
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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