MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2027132136 · doi:10.1017/s1368980010001825

Prevalence of obesity and associated sociodemographic and lifestyle factors in Morocco

2010· article· en· W2027132136 sur OpenAlexaff
Karima El Rhazi, Chakib Nejjari, Ahmed Zidouh, R. Bakkali, Mohamed Berraho, P. Barberger Gateau

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensSanté Mentale au Québec
Organismes subventionnairesImperial College London
Mots-clésOverweightObesityMedicineDemographyLogistic regressionCross-sectional studyPopulationBody mass indexGerontologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In Morocco, the association between obesity/overweight and socio-demographic and lifestyle factors is poorly understood. The present study aimed to investigate this association in a representative sample of the Moroccan population aged 18 years and above. DESIGN: This is a cross-sectional study using a questionnaire including demographic, socio-economic and physical activity items. Height and weight were measured and BMI was computed. The association between obesity (BMI ≥ 30.0 kg/m2) or overweight (25.0 ≤ BMI < 29.9 kg/m2) and the other variables was analysed using multiple binomial logistic regression, separately in men and women. SETTING: The whole Moroccan territory. SUBJECTS: A total of 2891 subjects took part in the survey (1430 men and 1461 women). RESULTS: The prevalence of obesity was 20.9 % in women and 6.0 % in men (P < 0.0001). The prevalence of overweight was 32.9 % in women v. 26.8 % in men (P < 0.0001). In women, the risk of obesity and overweight increased with age, with the highest risk being in individuals aged 45-54 years (OR = 3.02, 95 % CI 2.06, 4.44) compared to individuals <35 years old. Married women were more prone to obesity and overweight (OR = 2.42, 95 % CI 1.50, 3.91) than single women. In men, the risk of obesity and overweight increased with average family income (OR = 2.62, 95 % CI 1.40, 4.87 for family income ≥5000 MAD/month compared to <2000 MAD/month) and in married persons (OR = 3.75, 95 % CI 1.78, 7.81) compared to single individuals. CONCLUSIONS: These results contribute to target groups in whom prevention programmes could be implemented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations85
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePublic Health NutritionMême sujetObesity, Physical Activity, DietTravaux en français237 207