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Enregistrement W206812321

Obesity--a growing issue.

2006· article· en· W206812321 sur OpenAlexaff
Christel Le Petit, Jean‐Marie Berthelot

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacology and Obesity Treatment
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightObesityMedicineDemographyPopulationGerontologyEnvironmental healthEndocrinology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This article, based on longitudinal data, follows a sample of people who were aged 20 to 56 in 1994/95 to determine the percentage who made the transition from normal to overweight, or from overweight to obese by 2002/03. Characteristics that increased the chances of overweight people becoming obese are examined. DATA SOURCES: The data are from five cycles of the National Population Health Survey, 1994/95 through 2002/03. ANALYTICAL TECHNIQUES: Cox proportional hazards modelling was used to identify variables associated with an increased or decreased risk of becoming obese; 1,937 men and 1,184 women who were overweight in 1994/95 were selected. MAIN RESULTS: Close to a third (32%) of people who were aged 20 to 56 and of normal weight in 1994/95 had become overweight by 2002/03. During the same period, almost a quarter of those who had been overweight in 1994/95 had become obese. Among people who were overweight, the risk of obesity was relatively high for younger men and members of low-income households. Overweight men who smoked or who had activity restrictions had a high risk of obesity. Physical activity helped women avoid obesity.

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)0,000
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations46
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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