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Enregistrement W2121026301 · doi:10.1377/hlthaff.2009.0762

National, State, And Local Disparities In Childhood Obesity

2010· article· en· W2121026301 sur OpenAlexaff
Christina Bethell, Lisa A. Simpson, Scott P. Stumbo, Adam C. Carle, Narangerel Gombojav

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesU.S. Public Health Service
Mots-clésOverweightObesityMedicineBody mass indexSocioeconomic statusPercentileDemographyChildhood obesityNational Health and Nutrition Examination SurveyGerontologyEnvironmental healthPediatricsPopulationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New data from the 2007 National Survey of Children's Health show that the percentage of children ages 10-17 who are overweight (body mass index in the eighty-fifth to ninety-fourth percentiles) remained stable, while the national prevalence of obesity (BMI in the ninety-fifth percentile and higher) grew significantly, from 14.8 percent in 2003 to 16.4 percent in 2007. This increase in obesity accounted for the entire increase in the combined prevalence of overweight and obesity between 2003 and 2007 (from 30.6 percent to 31.6 percent). An estimated 10.58 million children, or nearly one in three children ages 10-17, were overweight or obese in 2007. Our findings suggest that the obesity epidemic among children may not yet have reached its plateau for some groups of children. The data also reveal persistent and highly variable disparities in childhood overweight and obesity within and among states, associated with socioeconomic status, school outcomes, neighborhoods, type of health insurance, and quality of care. This requires policy makers' attention nationally and within states.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations132
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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