Geographic differences in overweight and obesity prevalence in Peruvian children, 2010–2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood obesity is emerging as a major public health problem worldwide. To date, most studies of obesity and overweight in Peru are focused on adults, with few of them involving children, a population at a critical stage of development. The trend in overweight and obesity prevalence in Peruvian children under the age of five has not yet been determined. Thus, the objective of the present study is to evaluate the prevalence rates of overweight and obesity between 2010 and 2015 in children under the age of five, stratified by geographical areas in Peru. METHODS: Data were obtained from the Nutritional Status Information System of Peru. The total number of children evaluated was 14,155,914. For the Geographic Information Systems (GIS), the program Geo Da 1.8® was used to ascertain the spatial distribution of prevalence rates and was mapped for children under five. To assess the degree of spatial dependence, exploratory spatial data analysis was performed using the Moran's I statistic and was assessed with the Local Indicators of Spatial Association (LISA) analysis to identify geographic concentrations of high and low of obesity and overweight levels. RESULTS: Between 2010 and 2015, the national prevalence of childhood overweight and obesity ranged from 6.2%- 6.8% and 1.5%-2.7%, respectively. The highest prevalence of childhood overweight and obesity was found in 2014 and 2013, respectively. During these years, we observed that obesity decreased, but overweight remained stable. The highest prevalence of overweight and obesity was found in the departments located on the coast. Significant positive spatial autocorrelation was found for both overweight and obesity. The departments with the highest prevalence of overweight and obesity were concentrated in Lima, Callao, Ica, Moquegua and Tacna. The lowest were found in Loreto, Cusco and San Martin. CONCLUSION: The decrease in obesity and the stabilisation of overweight are positive results for the Peruvian childhood. However, in comparison with other Latin American countries, Peru still lags in obesity prevention.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».