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Enregistrement W2209231747 · doi:10.5020/18061230.2015.p379

Prevalência e fatores associados ao sobrepeso e obesidade entre adolescentes de uma escola pública

2015· article· pt· W2209231747 sur OpenAlexaff
Maria Meimei Brevidelli, Raquel Machado Cavaca Coutinho, Lidiana Flora Vidôto da Costa, Lidiane Conceição Costa

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira em Promoção da saúde · 2015
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Verificar a prevalência e os fatores associados ao sobrepeso e à obesidade entre adolescentes de uma escola pública em Campinas, São Paulo. Métodos: Estudo observacional, transversal, realizado entre julho e setembro de 2013, com 107 jovens entre 15 e 19 anos que cursavam o ensino médio em uma escola pública do município de Campinas, São Paulo. Utilizou-se um questionário para investigar dados sociodemográficos e fatores de risco para sobrepeso e obesidade. Além disso, verificaram-se dados clínicos (peso, altura, pressão arterial). Resultados: A amostra se caracterizou com predomínio de mulheres (n=65, 60,7%) com 16,5 anos em média e renda familiar entre 2 e 4 salários mínimos (n=53, 49,5%).A prevalência de sobrepeso e obesidade foi de 18 (16,8%) e 9 (8,4%), respectivamente. Destaca-se que 62 (58%) sempre omitiam uma refeição, 54 (50,5%) sempre se alimentavam vendo televisão e 56 (52,3%) não praticavam atividade física fora da escola. Tentar e não conseguir fazer dieta foi associado ao sobrepeso e à obesidade, e autoimagem curvilínea foi associada à obesidade. Conclusão: O estudo revelou que parte significativa da amostra estava com sobrepeso ou obesidade. A falha em manter uma dieta e a autoimagem curvilínea associadas às alterações nutricionais sugerem que os adolescentes tinham consciência dessas alterações e se preocupavam com o próprio peso, a ponto de buscarem a dieta para tentar emagrecer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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