Predictors of Overweight and Obesity in American Indian Families With Young Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe sociodemographic factors and health behaviors among American Indian (AI) families with young children and determine predictors of adult and child weight status among these factors. DESIGN: Descriptive, cross-sectional baseline data. SETTING: One urban area and 4 rural AI reservations nationwide. PARTICIPANTS: A total of 450 AI families with children aged 2-5 years participating in the Healthy Children, Strong Families 2 intervention. INTERVENTION: Baseline data from a healthy lifestyles intervention. MAIN OUTCOME MEASURES: Child body mass index (BMI) z-score and adult BMI, and multiple healthy lifestyle outcomes. ANALYSIS: Descriptive statistics and stepwise regression. RESULTS: Adult and child combined overweight and obesity rates were high: 82% and 40%, respectively. Food insecurity was high (61%). Multiple lifestyle behaviors, including fruit and vegetable and sugar-sweetened beverage consumption, adult physical activity, and child screen time, did not meet national recommendations. Adult sleep was adequate but children had low overnight sleep duration of 10 h/d. Significant predictors of child obesity included more adults in the household (P = .003; β = 0.153), an adult AI caregiver (P = .02; β = 0.116), high adult BMI (P = .001; β = 0.176), gestational diabetes, high child birth weight (P < .001; β = 0.247), and the family activity and nutrition score (P = .04; β = 0.130). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: We found multiple child-, adult-, and household-level factors influence early childhood obesity in AI children, highlighting the need for interventions to mitigate the modifiable factors identified in this study, including early life influences, home environments, and health behaviors.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».