Risco para transtornos alimentares em escolares de Salvador, Bahia, e a dimensão raça/cor
Notice bibliographique
Résumé
OBJETIVO: Estimar a existência de fatores de risco associados aos transtornos alimentares em escolares da cidade de Salvador, Bahia, por meio da dimensão étnico-racial como fator de heterogeneidade. MÉTODOS: Os participantes da pesquisa são escolares do sexo feminino, na faixa etária entre 15 e 30 anos, residentes na cidade de Salvador, no Estado da Bahia. Foram investigadas 626 estudantes, selecionadas em instituições públicas e privadas de ensino médio e universitário. Utilizaram-se o Eating Atittude Test-26, o Body Shape Questionnaire e o Beck Depression Inventory como instrumentos de identificação de risco para os transtornos alimentares. A classificação étnico-racial se deu por autodeclaração, de acordo com as categorias do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Foram realizadas análises descritivas, bivariadas (χ2 de Pearson) e regressão logística multivariada para análise dos dados. RESULTADOS: As estudantes que se identificaram como amarelas ou indígenas têm 3,6 vezes mais chances de desenvolverem comportamentos alimentares desordenados e 4,8 vezes mais possibilidade de estarem insatisfeitas com sua imagem corporal. As pardas apresentam 2,5 vezes mais risco para essa insatisfação. A depressão é uma comorbidade que deve ser considerada, apesar de não estar associada significativamente à raça/cor. CONCLUSÃO: As mulheres não brancas em Salvador apresentam risco de desenvolver transtornos alimentares. Outros estudos que combinam métodos quantitativos e qualitativos podem permitir uma análise mais robusta quanto à relação entre transtornos alimentares e raça/cor e etnia.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».