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Enregistrement W2114493939 · doi:10.1002/ajhb.22257

Overweight and obesity among North American Indian infants, children, and youth

2012· article· en· W2114493939 sur OpenAlexaboutno aff
Lawrence M. Schell, Mia V. Gallo

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Human Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Environmental Health SciencesU.S. Public Health Service
Mots-clésOverweightObesityBody mass indexPsychosocialEthnic groupDemographyMedicinePsychological interventionHumPovertyGerontologyChildhood obesityEnvironmental healthPsychiatryPolitical scienceEndocrinologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The frequency of overweight and obesity among North American Indian children and youth exceeds that of other ethnic groups in the United States. This observation is based on studies using body mass index as the primary measure of overweight and obesity. In the mid-20th century, there were regional differences among North American Indian groups in sub-adults' size and shape and only a few Southwestern groups were characterized by high rates of overweight and obesity. In most populations, the high prevalence of overweight and obesity developed in the last decades of the 20th century. Childhood obesity may begin early in life as many studies report higher birth weights and greater weight-for-height in the preschool years. Contributing factors include higher maternal weights, a nutritional transition from locally caught or raised foods to store bought items, psychosocial stress associated with threats to cultural identity and national sovereignty, and exposure to obesogenic pollutants, all associated to some degree with poverty. Obesity is part of the profile of poor health among Native Americans in the US and Canada, and contributes to woefully high rates of diabetes, cardiovascular disease, and early mortality. Interventions that are culturally appropriate are needed to reduce weights at all points in the lifespan.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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