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Enregistrement W2553987284 · doi:10.20286/nova-jmbs-050301

Body mass index and its relationship with socio-economic variables in Schoolgirls

2016· article· en· W2553987284 sur OpenAlexvenueno aff
Purreza Abolghasem, Leila Dehghankar, Moslem Jafarisani, ali Pouryosef, Hamidreza Tadayyon, Ali Khalafi

Notice bibliographique

RevueNova Journal of Medical and Biological Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody mass indexAnthropometryIndex (typography)Affect (linguistics)DemographyBody heightSocioeconomic statusPsychologyMedicineBody weightSociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Evaluation of anthropometric and body mass index is not only widely used to assess children's development, but also is simplicity, affordability and reliability and most powerful tool to study the growth and development of children in different societies. BMI is one of the most important indicators of the growth, especially in childhood, which can be influenced by some socio - economic variables. The present study aimed to investigate the relationship between body mass index with some of the socio - economic conditions in children with a primary and secondary education to physical development factors and social - economic conditions affecting the BMI.Methods: This was a cross-sectional study and 200 children between 7 to 17 years of primary and secondary schools were selected and divided into two groups. Tools used in this study were questionnaires, Balance and Tape measure. Data were analyzed by SPSS 20 software. P<0.05 considered statiscally significant.Results: Majority of the samples was in normal and thin range. High school student girls had a lower average body mass index, and percentage of weight loss was greater among them.Conclusion: Socio-economic variables affect the lifestyle of families and they can be associated with BMI. Keywords: Body mass index, female students, parents socio-economic variables.

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)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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