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Enregistrement W2888853348 · doi:10.9778/cmajo.20180044

Canadian federal penitentiaries as obesogenic environments: a retrospective cohort study

2018· article· en· W2888853348 sur OpenAlexaffvenueabout
Claire Johnson, Jean‐Philippe Chaput, Maikol Diasparra, Catherine Richard, Lise Dubois

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensOttawa Public HealthChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexRetrospective cohort studyObesityDemographyWeight gainCohortConfidence intervalAnthropometryCohort studyWeight changeWeight lossBody weightInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Very little is known about how incarceration influences a person’s weight in Canada. We sought to determine how inmates’ weights change during their incarceration in Canadian federal penitentiaries. Methods: We performed a retrospective, longitudinal cohort study to examine weight change in Canadian federal penitentiaries. To participate, inmates had to have been incarcerated for at least 6 months at the time of the study. Current anthropometric data were measured or taken from medical records, then compared with anthropometric data from the beginning of incarceration (mean follow-up of 5.0 ± 8.3 yr). We examined 3 outcomes: change in weight (kg), change in body mass index (BMI) and rate of weight change (kg/yr) during incarceration. Results: A total of 1420 inmates participated in this study. Almost three-quarters (73.0%, n = 1037)) of participants gained weight during incarceration. Inmates gained a median of 6.2 (95% confidence interval [CI] 5.6–6.9) kg, and BMI increased by 2.0 (95% CI 1.8–2.2). Obesity rates increased by 71%, from 26.6% of participants (n = 378) on admission to 45.4% of participants at follow-up (n = 645). The proportion of inmates with a BMI in the normal range (18.5–24.9) decreased by 52%. Weight gain was found to be associated with older age, region (Ontario v. Atlantic), ethnicity (Aboriginal inmates showed the highest weight gain), longer incarceration, and longer total sentence. However, weight gain was not associated with sex, feeding system or spoken language. Interpretation: The Canadian correctional environment can be considered obesogenic, with most inmates experiencing undesirable and rapid weight gain during their incarceration. Rates of obesity increased dramatically during incarceration, and could put inmates at increased risk of obesity-related health problems.

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)0,001
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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