Weight Status and Behavioral Problems among Very Young Children in Chile
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Our objective was to explore the association between weight status and behavioral problems in children before school age. We examined whether the association between weight status and behavioral problems varied by age and sex. SUBJECTS/METHODS: This study used cross-sectional data from a nationally-representative sample of children and their families in Chile (N = 11,207). These children were selected using a cluster-stratified random sampling strategy. Data collection for this study took place in 2012 when the children were 1.5-6 years of age. We used multivariable analyses to examine the association between weight status and behavioral problems (assessed using the Child Behavior Checklist), while controlling for child's sex, indigenous status, birth weight, and months breastfed; primary caregiver's BMI and education level; and household wealth. RESULTS: Approximately 24% of our sample was overweight or obese. Overweight or obese girls showed more behavioral problems than normal weight girls at age 6 (β = 0.270 SD, 95% CI = 0.047, 0.493, P = 0.018). Among boys age 1 to 5 years, overweight/obesity was associated with a small reduction in internalizing behaviors (β = -0.09 SD, 95% CI = -0.163, -0.006, P = 0.034). CONCLUSIONS: Our data suggest that the associations between weight status and behavioral problems vary across age and sex.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».