Overweight, Obesity, and Perception of Body Image Among Slum Residents in Nairobi, Kenya, 2008–2009
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The increase in cardiovascular diseases in sub-Saharan Africa has been attributed in part to the changes in lifestyle, and the prevalence of risk factors for cardiovascular disease is higher among urban populations than among nonurban populations. The objective of this study was to determine the prevalence of overweight and obesity and examine perceptions of body size differentiated by sex and other determinants among slum dwellers in Nairobi, Kenya. METHODS: Analysis included 4,934 adults randomly selected from the Korogocho and Viwandani slums of Nairobi. Height and weight were measured during interviews; body mass index (BMI) was calculated. Perceptions of current and ideal body image were determined by using 18 silhouette drawings of body sizes ranging from very thin to very obese. We used multivariate logistic regression analysis to determine predictors of underestimation of body weight among overweight and obese respondents. RESULTS: Overall, 43.4% of women and 17.3% of men in the study population were overweight or obese. More than half (53%) of those who were overweight or obese underestimated their weight; 34.6% of women and 16.9% of men did so. In all BMI categories, more than one-third of women and men preferred body sizes classified as overweight or obese. CONCLUSION: This study highlights the prevalence of overweight and obesity and the strong preference for larger body size among adults in the slums of Nairobi. Interventions to educate residents on the health risks associated with excess body weight are necessary as a part of strategies to reduce the prevalence of risk factors for cardiovascular disease in these settlements.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».