Study on Relationship of Psychopathology on Childhood Obesity Among School Children in South India
Notice bibliographique
Résumé
Study on relationship of psychopathology on childhood obesity among school children in South India. Aim: To study the relationship of psychopathology on obesity among school children of Davangere district, South India. Settings and Design: School children studying in V-VII standard of Davangere dist in Karnataka, south India. Stage-I cross sectional study for identification of obese children. Stage-II Case control study to find out the relationship of psychopathology and obesity among school children. Material and Methods: Body mass index (BMI) was calculated using BMI charts based on NCHS standards. 421 obese children and 842 controls (1:2 ratios) were studied by using Childhood Psychopathology Measurement Schedule (CPMS) tool developed and standardized by Malhotra et al. Statistical Analysis: Data analysis was conducted at SPSS/ PC programme (Version 13). Results and Conclusions: The psychopathology was present in 44.2% of obese children by using CPMS tool as against only 13.8% of non obese children. The presence of psychopathology among obese boys was more (59.5%) than obese girls (49.4%). The obese children had the relationship of psychopathology 4.9 times more than nonobese children. The positive association of psychopathology with obesity was present in both sexes. The association was found to be stronger for boys in comparison to girls. Our study findings show that psychopathology has strong relationship on obesity among school children and psychopathology has a definite impact on childhood obesity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».