The Bias in Self‐reported Obesity From 1976 to 2005: A Canada–US Comparison
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine whether the bias in self-reported estimates of obesity has changed over time and followed different patterns in Canada and the United States. Using age-standardized data from three waves of the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) in the United States and the Canadian Community Health Survey (CCHS) and the Canadian Heart Health Survey (CHHS) in Canada, discrepancies were compared between reported and measured estimates of height, weight, and obesity (based on the BMI) from 1976 to 2005. Results indicated that obesity increased in both countries, but rates were higher in the United States. The discrepancy between self-reported and measured obesity was small in the United States with reported data underestimating measured prevalence by about 3%; this stayed relatively constant over time. In Canada, the discrepancy was large and doubled in the past decade (from 4 to 8%). In the United States, self-reported data may be more accurate in monitoring changes in obesity over time, as the estimates have consistently remained about 3% below the measured estimates, whereas in Canada, monitoring obesity based solely on self-reported height and weight may produce inaccurate estimates because of the increasing discrepancy between self-reported and measured data.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».