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Enregistrement W2885722418 · doi:10.1136/bmj.k3147

Association between population mean and distribution of deviance in demographic surveys from 65 countries: cross sectional study

2018· article· en· W2885722418 sur OpenAlexaff
Fahad Razak, S. V. Subramanian, Shohinee Sarma, Ichiro Kawachi, Lisa Berkman, George Davey Smith, Daniel J. Corsi

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensOttawa HospitalMcMaster UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of Bristol
Mots-clésUnderweightOverweightMedicineDemographyObesityCross-sectional studyObservational studyBody mass indexPopulationPediatricsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives To examine whether conditions related to scarcity at the left side of the distribution (anaemia, severe chronic energy deficiency, and underweight) are as strongly related to population means as conditions of excess at the right side of the distribution (overweight and obesity). Design Observational study. Setting 65 countries, with nationally representative cross sectional data from 1994 to 2014 obtained from the Demographic Health Surveys. Participants Non-pregnant women aged 20-49. Sample of 65 countries and n=524 380 for analysis of BMI; sample of 44 countries and n=316 465 for analysis of haemoglobin. Main outcome measures The association between mean and prevalence of each category. For BMI, prevalence of severe chronic energy deficiency (SCED, BMI <16.0), underweight (BMI <18.5), overweight (BMI >25) and obese (BMI >30.) were measured; for haemoglobin, prevalence of anaemia (haemoglobin <12.0 g/dL) and severe anaemia (haemoglobin <8.0 g/dL) were examined. Results There was a strong association between mean BMI and prevalence of overweight (r2=0.98; r=0.99; β=8.3 (8.0 to 8.6)) and obesity (r2=0.93; r=0.97; β=4.2 (3.9 to 4.5)). For left sided conditions, a moderate to strong association was found between mean BMI and prevalence of underweight (r2=0.67; r=−0.82; β=−2.7 (−3.1 to −2.2)), and a weaker association for SCED (r2=0.38; r=−0.61; β=−0.32 (−0.43 to −0.22)). There was a moderate association between mean haemoglobin and prevalence of anaemia (r2=0.46; r=−0.68; β=−10.8 (−14.5 to −7.1)) and a weaker association with severe anaemia (r2=0.30; r=-0.55; β=−0.55 (−0.81 to −0.29)). Conclusions The associations between population means and prevalence of conditions of scarcity such as low BMI and anaemia were substantially weaker than the associations of mean BMI with conditions of excesses such as overweight and obesity.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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