Behavioral risk factors for obesity during health transition in Vanuatu, South Pacific
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The South Pacific archipelago of Vanuatu, like many developing countries, is currently experiencing a shift in disease burdens from infectious to chronic diseases with economic development. A rapid increase in obesity prevalence represents one component of this "health transition." OBJECTIVE: To identify behaviors associated with measures of obesity in Vanuatu. DESIGN AND METHODS: Five hundred and thirty four adults from three islands varying in level of economic development were surveyed. Height, weight, waist, and hip circumferences; triceps, subscapular and suprailiac skinfolds; and percent body fat (%BF) by bioelectrical impedance were measured. Diet through 24-h dietary recall and physical activity patterns using a survey were assessed. We analyzed prevalence of obesity and central obesity based on multiple indicators (body mass index, %BF, waist circumference, and waist-to-height ratio), and analyzed differences among islands and associations with behavioral patterns. RESULTS: Obesity prevalence was lowest among rural and highest among suburban participants. Prevalence of central obesity was particularly high among women (up to 73.9%), even in rural areas (ranging from 14.7 to 41.2% depending on the measure used). Heavier reliance on animal protein and incorporation of Western foods in the diet-specifically, tinned fish and instant noodles-was significantly associated with increased obesity risk. CONCLUSIONS: Even in rural areas where diets and lifestyles remain largely traditional, modest incorporation of Western foods in the diet can contribute to increased risk of obesity. Early prevention efforts are thus particularly important during health transition. Where public health resources are limited, education about dietary change could be the best target for prevention.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».