Canadian childhood obesity estimates based on WHO, IOTF and CDC cut-points
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This article compares prevalence estimates of excess weight among Canadian children and youth according to three sets of body mass index (BMI) reference cut-points. The cut-points are based on growth curves generated by the World Health Organization (WHO), the International Obesity Task Force (IOTF), and the US Centers for Disease Control (CDC). A secondary objective is to compare estimates by method of data collection. METHODS: Prevalence estimates of overweight and obesity were produced for 2- to 17-year-olds using the three sets of BMI cut-points. Estimates are based on data from 8 661 respondents from the 2004 Canadian Community Health Survey and 1 840 respondents from the 1978/79 Canada Health Survey. In both surveys, the height and weight of children were measured. RESULTS: The 2004 prevalence estimate for the combined overweight/obese category is higher (35%) when based on the WHO cut-points compared with the IOTF (26%) or CDC (28%) cut-points. Estimates of the prevalence of obesity are similar based on WHO and CDC cut-points (13%), but lower when based on IOTF cut-points (8%). Absolute differences in excess weight estimates between 1978/79 and 2004 are similar based on the three sets of cut-points, but the relative increase is greater when based on the IOTF cut-points. Estimates vary substantially by method of data collection. CONCLUSION: When interpreting prevalence estimates of overweight and obesity for children and youth, it is important to consider the definitions used and the method of data collection.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».