Trajectories of Childhood Weight Gain: The Relative Importance of Local Environment versus Individual Social and Early Life Factors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the association between local environmental factors with child weight status in a longitudinal study, using a semi-parametric, group-based method, while also considering social and early life factors. METHODS: Standardized, directly measured BMI from 4-10 y of age, and group-based trajectory modeling (PROC TRAJ) were used to estimate developmental trajectories of weight change in a Québec birth cohort (n = 1,566). Associations between the weight trajectories and living location, social cohesion, disorder, and material and social deprivation were estimated after controlling for social and early life factors. RESULTS: FOUR WEIGHT TRAJECTORY GROUPS WERE ESTIMATED: low-increasing (9.7%); low-medium, accelerating (36.2%); medium-high, increasing (43.0%); and high-stable (11.1%). In the low-increasing and medium-high trajectory groups, living in a semi-urban area was inversely related to weight, while living in a rural area was positively related to weight in the high-stable group. Disorder was inversely related to weight in the low-increasing group only. Other important risk factors for high-stable weight included obesity status of the mother, smoking during pregnancy, and overeating behaviors. CONCLUSIONS: In this study, associations between local environment factors and weight differed by trajectory group. Early life factors appear to play a more consistent role in weight status. Further work is needed to determine the influence of place on child weight.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».