Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Obesity has emerged as a global public health challenge. The objective of this review was to examine epidemiological aspects of obesity in the Western Hemisphere. EVIDENCE ACQUISITION: Using PubMed, we searched for publications about obesity (prevalence, trends, correlates, economic costs) in countries in North America, Central America, South America, and the Caribbean. To the extent possible, we focused on studies that were primarily population based in design and on four countries in the Western Hemisphere: Brazil, Canada, Mexico, and the United States. EVIDENCE SYNTHESIS: Data compiled by the International Obesity Task Force show a substantial level of obesity in all of or selected areas of the Bahamas, Barbados, Canada, Chile, Guyana, Mexico, Panama, Paraguay, Peru, St. Lucia, Trinidad and Tobago, the United States, and Venezuela. Furthermore, countries such as Brazil, Canada, Mexico, and the United States have experienced increases in the prevalence of obesity. In many countries, the prevalence of obesity is higher among women than men and in urban areas than in rural areas. The relationship between socioeconomic status and obesity depends on the stage of economic transition. Early in the transition, the prevalence of obesity is positively related to income whereas at some point during the transition the prevalence becomes inversely related to income. CONCLUSIONS: Like other countries in the Western Hemisphere, the four countries that we focused on have experienced a rising tide of obesity. The high and increasing prevalence of obesity and its attendant comorbidities are likely to pose a serious challenge to the public health and medical care systems in these countries.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».