A spatial analysis of community level overweight and obesity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rates of overweight and obesity are now considered to be epidemic. Few studies have examined the spatial distribution of overweight and obesity at the community level, an area of geography recommended for prevention and intervention. Therefore, the present study aimed to examine the spatial variation of overweight and obesity using community geographic boundaries. METHODS: A cross-sectional secondary spatial data analysis was conducted using three combined cycles of Canadian Community Health Survey data for the province of Nova Scotia with community level boundaries. Descriptive rates were calculated using standardised incidence ratio values and spatial analysis was carried out using Global and Local Moran's I and the GetisOrdGi* statistic for cluster identification. RESULTS: Maps illustrating local cluster analysis showed a significant degree of similarity between neighbouring communities in urban areas more so than rural communities. Hot spot analysis maps showed communities clustering together in the urban centre tended to have lower incidence of overweight and obesity ('cool spots'), whereas clustered communities in a more rural area had a higher incidence of overweight and obesity ('hot spots). CONCLUSIONS: The present study showed that there was geographical variation in overweight and obesity between urban and rural communities, and also there was a tendency for communities to cluster based on the incidence of overweight and obesity. This highlights the importance of understanding community level obesity rates and associated behavioural determinants, such as diet and physical activity, as well as the role that urbanisation or rurality may play in intervention initiatives for these behavioural determinants. Specifically, public health nutrition efforts for community level food environments in rural areas should ensure an individualised approach is used, whereas urban areas may be amenable to more general approaches aiming to support healthy weight status among the broader population.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».