Prevalence and Trend of Overweight and Obesity among Schoolchildren in Ahvaz, Southwest of Iran
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Obesity is an important risk factor for some chronic diseases. Since the effect of obesity is long-standing, monitoring childhood obesity should be the first step in the health policy for interventions regarding early prevention of chronic diseases. In this study we aim to determine the prevalence of overweight and obesity among school children in the city of Ahvaz. METHODS: A cross-sectional survey was designed. A sample of 5811 children, 2904 (49.97%) boys and 2907 (50.03%) girls, was selected and their heights and weights were measured in 2012-2013 academic year. Measurements of height and weight were made by using calibrated equipment and according to standardized protocol with the children having light clothes and without wearing shoes. The adjusted odds ratio of obesity and overweight for age and sex were calculated from multiple logistic regression model. RESULTS: A total 685 (23.6%) of boys and 561 (19.3%) of girls were overweight. and 190(6.05%) of boys and 130 (4.5%) of girls were obese. The proportion of overweight and obese boys was significantly higher than that of girls (p<0.001). Logistic regression showed significant increase in the likelihood of being overweight with the increasing age OR=1.50, C.I.95%: (1.43, 1.57). CONCLUSION: The prevalence of overweight and obesity increased markedly with age. This shows the importance of early prevention by doing interventions and training since the first year of primary school.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».