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Enregistrement W2606359783 · doi:10.1111/obr.12537

Causation or selection – examining the relation between education and overweight/obesity in prospective observational studies: a meta‐analysis

2017· review· en· W2606359783 sur OpenAlexaboutno aff
T. J. Kim, N. M. Roesler, Olaf von dem Knesebeck

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVolkswagen Foundation
Mots-clésOverweightObesityMeta-analysisMedicineObservational studyOdds ratioDemographyBody mass indexCausationOddsInternal medicineLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous studies have investigated the association between education and overweight/obesity. Yet less is known about the relative importance of causation (i.e. the influence of education on risks of overweight/obesity) and selection (i.e. the influence of overweight/obesity on the likelihood to attain education) hypotheses. A systematic review was performed to assess the linkage between education and overweight/obesity in prospective studies in general populations. Studies were searched within five databases, and study quality was appraised with the Newcastle-Ottawa scale. In total, 31 studies were considered for meta-analysis. Regarding causation (24 studies), the lower educated had a higher likelihood (odds ratio: 1.33, 1.21-1.47) and greater risk (risk ratio: 1.34, 1.08-1.66) for overweight/obesity, when compared with the higher educated. However, these associations were no longer statistically significant when accounting for publication bias. Concerning selection (seven studies), overweight/obese individuals had a greater likelihood of lower education (odds ratio: 1.57, 1.10-2.25), when contrasted with the non-overweight or non-obese. Subgroup analyses were performed by stratifying meta-analyses upon different factors. Relationships between education and overweight/obesity were affected by study region, age groups, gender and observation period. In conclusion, it is necessary to consider both causation and selection processes in order to tackle educational inequalities in obesity appropriately.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,445
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,021 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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