Prevalence of overweight and obesity in Canadian children, 2004 to 2013: Impact of socioeconomic determinants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We recently reported an encouraging decline in the prevalence of overweight (OW) or obesity (OB) in Canadian children from 31% to 27% with stabilization in OB rates at ~13% using national survey data between 2004 and 2013. Although rates were lower for toddlers, girls and those of European (White) race-ethnicity, secular trends persisted after adjustment. In this follow-up study, we explored the ability of socioeconomic status to explain or modify these relationships using the same data set. METHODS: We analyzed a decade of anthropometric data from 14,014 children aged 3 to 19 years. We explored the influence of income adequacy, education, immigration status, family type (e.g., single-parent) and geographic region by multivariable logistic regression. Data sets included Canadian Community Health Survey cycle 2.2 and Canadian Health Measures Surveys cycles 2 and 3. RESULTS: Children from higher-income families fared better than their lower-income counterparts in each survey era and demonstrated a significant decline in OW/OB from 29.1% (95% confidence interval [CI]: 27.3 to 30.8) in 2004 to 2005 to 22.2% (95% CI: 19.8 to 24.6) in 2012 to 2013, P<0.001. Regression models confirmed the effects of time, age, sex, race, income, education, immigration and region. Although single-parent families did less well in univariate analyses, this effect vanished after adjustment for other socioeconomic status variables, such as income and education. Regional variations persisted, with lower rates of OB and OW/OB in British Columbia and higher rates in Atlantic Canada. CONCLUSIONS: These results confirm that progress is possible against this important public health challenge, underline the need to better understand sociodemographic risk factors and identify groups at higher risk for possible interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».