P2-328 Effects of neighbourhood-level predictors on body mass index (BMI) trajectories among young children in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Childhood obesity is a major public health concern in Canada as nearly 17% of children between 2 and 11 are overweight and more than 7% are obese. The objective of this study is to examine whether neighbourhood-level predictors affect BMI trajectories among young children. Methods We conducted a secondary data analysis of the National Longitudinal Survey of Children and Youth. A cohort of over 6000 2- and 3-year-old children were followed between 1994 and 2004 in the sequence of bi-annual interviews. Multi-cohort latent growth curve modelling techniques for hierarchical data were employed to assess an independent effect of neighbourhood characteristics on BMI trajectories, after controlling for a number of child- and family-level covariates. Neighbourhood conditions were assessed by indicators related to the physical environment (built and physical) in which the child lives, as well as factors related to socio-economic status of its inhabitants. Results Overall, between the ages of 2 and 12, the estimated BMI trajectory followed the expected U-shaped pattern. The parameter estimates of this trajectory varied significantly, both across-children and across-neighbourhoods. In the unadjusted model, the between-neighbourhood variance constituted approximately 20% of the total variance in these estimates. The results from the final model suggest that a statistically significant portion of the between-neighbourhood variance was accounted by the proposed neighbourhood-level predictors. Conclusion Neighbourhood-level predictors were identified as significant predictors of the variance in BMI trajectories, suggesting that the neighbourhood characteristics play an important role in shaping BMI trajectories among young children in Canada.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».