Changes in body mass index in Canadians over a five-year period: Results of a prospective, population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The initiation of the Canadian Multicentre Osteoporosis Study in 1996, and subsequent follow-up of the cohort 5 years later, provided longitudinal body mass index (BMI) data for a random sample of Canadians. METHODS: Height and weight were measured at baseline and 5 years and used to calculate BMI and assign one of six weight categories. Multiple imputation was used to adjust for missing weight at year 5. Data were stratified by age and gender. The proportion of participants moving between categories was generated, and multivariable linear regression was used to identify factors associated with weight change. RESULTS: Baseline data were available for 8548 participants, year 5 data for 6721, and year 5 weight was imputed for 1827 (17.6%). Mean BMI for every age and gender group exceeded healthy weight guidelines. Most remained within their BMI classification over 5 years, but when change occurred, BMI category was more likely to increase than decrease. Several sociodemographic, lifestyle and clinical characteristics were associated with change. CONCLUSION: Mean baseline BMI tended to be higher than recommended. Moreover, on average, men under age 45 and women under age 55 were gaining approximately 0.45 kilograms (one pound) per year, which leveled off with increased age and reversed in the oldest age groups. These findings underscore the need for public health efforts aimed at combating obesity.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 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 ».