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Enregistrement W2324571418 · doi:10.1177/1010539511412178

Factors Associated With Overweight and Obesity Among Kuwaiti Men

2011· article· en· W2324571418 sur OpenAlexaff
Abdulwahab Naser Al-Isa, J.H. Campbell, Ediriweera Desapriya

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific Journal of Public Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightObesityBody mass indexMedicineLogistic regressionPsychological interventionEnvironmental healthDemographyGerontologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is a global epidemic and has become a critical issue in Gulf countries such as Kuwait. The objective of this study is to assess the factors that are associated with overweight and obesity among Kuwaiti adult men. Weights and heights of a random sample of 464 men and their companions were collected to obtain body mass index (BMI). The overall levels of overweight and obesity were 48.5% and 19.8%, respectively. Logistic regression analysis of significantly associated factors revealed that factors contributing to risk of overweight and obesity included increasing age, having an obese mother or brother(s) and/or other obese relatives, having a lower grade point average, not being physically active, and being in poor health. Having a higher income and feeling tired were risk factors for obesity only. Family history is an important predictor of overweight and obesity in Kuwaiti men; however, this study identified several modifiable factors. It is recommended that factors that contribute to the development of overweight and obesity in Kuwait be targeted with behavioral change and/or health education interventions.

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)0,002
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations17
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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