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Enregistrement W2256301880 · doi:10.5993/ajhb.40.1.3

Association between Weight and Smoking Not Mediated by Weight Loss Attempts or Bullying

2015· article· en· W2256301880 sur OpenAlexafffund
Leia Minaker, Scott T. Leatherdale

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health Behavior · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOverweightObesityYouth smokingOddsWeight lossOdds ratioDemographyAssociation (psychology)PsychologyMedicineClinical psychologyDevelopmental psychologyTobacco controlPublic healthLogistic regressionInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Youth smoking and obesity may both be mediated by weight control behaviors and experiences of bullying. This study examines associations between smoking and obesity among youth, and explores whether associations are mediated by weight loss attempts or bullying experiences. METHODS: Data from 24,173 grade 9 to 12 students in the COMPASS study (2012-13) were used to examine the prevalence of self-reported smoking, weight status, attempting to lose weight, and being a victim of bullying. Generalized linear mixed effects models were used to examine correlates of smoking. RESULTS: Among youth, 11% reported currently smoking, 20% were overweight or obese, 42% reported attempting to lose weight, and 18% reported being bullied. Girls who reported attempting to lose weight had higher odds of smoking (OR = 1.42, p = .0039), and students who reported being bullied had higher odds of smoking (OR = 1.85, p < .0001). Both variables were significantly associated with smoking independent of weight status. CONCLUSIONS: For girls, weight loss attempts were associated with smoking. For both sexes, being bullied was associated with smoking, independent of weight status. Programs attempting to reduce smoking among youth should consider the effects of weight control behaviors and bullying irrespective of weight status.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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