MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2606547955 · doi:10.3389/fpubh.2017.00058

Overweight and Obesity in Children under 5 Years: Surveillance Opportunities and Challenges for the WHO European Region

2017· review· en· W2606547955 sur OpenAlexaff
Rebecca Jones, Jo Jewell, Rhea Saksena, Ximena Ramos Salas, João Breda

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésOverweightObesityEnvironmental healthMedicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many children who have overweight or obesity before puberty can develop obesity in early adulthood, which is associated with increased morbidity and mortality. The preschool years (ages 0-5) represents a point of opportunity for children to be active, develop healthy eating habits, and maintain healthy growth. Surveillance of childhood overweight and obesity in this age group can help inform future policies and interventions. OBJECTIVE: To review and report available prevalence data in WHO European Region Member States and determine how many countries can accurately report on rates of overweight and obesity in children under 5 years. METHODS: We conducted a rapid review of studies reporting on overweight and obesity prevalence in children ages 0-5 in the WHO European region member states from 1998 to 2015. RESULTS: Currently, 35 of the 53 member states have data providing prevalence rates for overweight and obesity for children under 5 years. There was little consistency in study methods, impacting comparability across countries. The prevalence of overweight and obesity in children under 5 years ranges from 1 to 28.6% across member states. CONCLUSION: Although measuring overweight and obesity in this age group may be challenging, there is an opportunity to leverage existing surveillance resources in the WHO European Region.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,230
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,124 · 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'étudeAutre devis
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

Citations54
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Public HealthMême sujetObesity, Physical Activity, DietTravaux en français237 207