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Enregistrement W2609637131 · doi:10.1111/nyas.13336

Global and regional trends in the nutritional status of young people: a critical and neglected age group

2017· review· en· W2609637131 sur OpenAlexaff
Nadia Akseer, Sara Al‐Gashm, Seema Mehta, Ali H. Mokdad, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensSickKids FoundationCentre for Global Health ResearchHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderweightBody mass indexEnvironmental healthDemographyGerontologyYoung adultMicronutrientGeographyPopulationUrbanizationMedicineOverweightBiologyEcologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescence and emerging adulthood form a critical time period for the achievement of optimal health and nutrition across all stages of the life course. We undertook a review of published literature and global data repositories for information on nutrition levels, trends, and patterns among young people aged 10-24 years from January 1, 2016 to September 20, 2016. We describe patterns for both males and females at the global level and for geographic regions for the period covering 1990-2015. The results of this study paint a less than ideal picture of current young people's nutrition, suggesting dual burdens of underweight and high body-mass index in many countries and variable improvements in micronutrient deficiencies across geographical regions. Poor diet diversity and lack of nutrient-dense food, high risk for metabolic syndrome, and sedentary lifestyles also characterize this population. The need for objective, comparable, and high-quality data is also recognized for further study in this area. As the global community works toward supporting and scaling up health gains in the sustainable development goal era, realizing the critical role of young people is essential. Investing in young people's nutrition is critical to making strides in improving the overall health and well-being of all populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations234
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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