Overweight, obesity and underweight in rural black South African children
Notice bibliographique
Résumé
Background: The objective was to estimate the prevalence of overweight, obesity and underweight conditions among rural black children in South Africa. A cross-sectional study was undertaken. The setting was Mankweng and Toronto, both rural settlements in Capricorn district, Limpopo province, South Africa.Participants were 1172 school children (541 boys and 631 girls) aged 10–16 years.Method: The prevalence of overweight, obesity and underweight was examined, using the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) body mass index (BMI) cut-off points. Height and body weight were measured using standard techniques. Results were analysed with student t-test statistics, with probability level set at p-value ≤ 0.05.Results: The percentage of children who were at risk of overweight were higher in girls (11%) than boys (9.1%), whereas obesity occurred more among the boys (5.5%), compared with the girls (4.4%). Applying the CDC cut-off points of 5th < percentile to define underweight, 25 (4.6%) and 35 (5.2%) of boys and girls respectively were underweight.Conclusion: Similar to previous studies, this study indicates that overweight and obesity are high among South African children, even in rural settings. The study also demonstrates that underweight is prevalent among the sampled children. This supports the notion of a double burden of disease in developing countries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».