Association between population mean and distribution of deviance in demographic surveys from 65 countries: cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».