Causation or selection – examining the relation between education and overweight/obesity in prospective observational studies: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,059 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».