Inter-individual inequality in BMI: An analysis of Indonesian Family Life Surveys (1993–2007)
Notice bibliographique
Résumé
Widening inequalities in mean Body Mass Index (BMI) between social and economic groups are well documented. However, whether changes in mean BMI are followed by changes in dispersion (or variance) and whether these inequalities are also occurring within social groups or across individuals remain understudied. In addition, a substantial body of literature exists on the global increase in mean BMI and prevalence of overweight and obesity. However, whether this weight gain is shared proportionately across the whole spectrum of BMI distribution, also remains understudied. We examined changes in the distribution of BMI at the population level over time to understand how changes in the dispersion reflect between-group compared to within-group inequalities in weight gain. Moreover, we investigated the entire distribution of BMI to determine in which percentiles the most weight gain is occurring over time. Utilizing four waves (from 1993 to 2007) of Indonesian Family Life Surveys (IFLS), we estimated changes in the mean and the variance of BMI over time and across various socioeconomic groups based on education and households' expenditure per capita in 53,648 men and women aged 20-50 years. An increase in mean and standard deviation was observed among men (by 4.3% and 25%, respectively) and women (by 7.3% and 20%, respectively) over time. Quantile-Quantile plots showed that higher percentiles had greater increases in BMI compared to the segment of the population at lower percentiles. While between socioeconomic group differences decreased over time, within-group differences increased and were more prominent among individuals with poor education and lower per capita expenditures. Population changes in BMI cannot be fully described by average trends or single parameters such as the mean BMI. Moreover, greater increases in within-group dispersion compared with between-group differences imply that growing inequalities are not merely driven by these socioeconomic factors at the population level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».