P2-457 Trade is associated with the distribution of under, over, and normal weight among adult residents of low-and-middle-income countries: a multilevel analysis using data from the world health surveys
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Few empirical studies have investigated the relation between trade and individual weight status. Methods We used data from a sample of 81 449 adults from 24 low-and-middle-income countries who took part in the World Health Survey, a population-based survey of adults in 2002–2003, to examine the multilevel association between trade [ie, levels of trade, imports, and foreign direct investment (FDI)] and individual-level weight status. Results The prevalence of underweight ranged from 2.51% (SE=0.85) in Bosnia-Herzegovina to 34.03% (SE=1.05) in India and the prevalence of overweight ranged from 7.74% (SE=0.69) in India to 49.08% (SE=1.98) in Russia. Marital, economic, and health status were among the most important individual-level predictors of weight. At the macro-level, FDI as a percent of GDP was associated with lower odds of underweight relative to normal weight for rural and urban residents, independently of individual-level covariates and country-level GDP and urbanisation. However, among rural men and women, FDI was positively associated with overweight compared to normal weight; a one unit increase in net inflow of FDI as a percent of GDP was associated with a 15% higher odds of overweight relative to normal weight among rural men (OR=1.15, 95% CI 1.05 to 1.26) and women (OR=1.15, 95% CI 1.07 to 1.23). Conclusion Trade may be associated with individual weight status.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».