Notice bibliographique
Résumé
The rising prevalence of obesity and excessive adiposity are global public health concerns. Understanding determinants of changes in adiposity over time is critical for informing effective evidence-based prevention or treatment. However, limited information is available to achieve this objective. Cultural, demographic, environmental, and behavioral factors including socio-economic status (SES) likely account for obesity development. To this end, we related these variables to anthropometric measures in 1058 black adult Tswana-speaking South Africans who were HIV negative in a prospective study over five years. Body mass index (BMI) and waist circumference increased in both sexes, whereas triceps skinfold thickness remained the same. Over the five years, women moved to higher BMI categories and more were diagnosed with central obesity. Age correlated negatively, whereas SES, physical activity, energy, and fat intake correlated positively with adiposity markers in women. In men, SES, marital status, physical activity, and being urban predicted increases in adiposity. For women, SES and urbanicity increased, whereas menopause and smoking decreased adiposity. Among men, smokers had less change in BMI than those that never smoked over five years. Our findings suggest that interventions, focusing on the urban living, the married and those with the highest SES-the high-risk groups identified herein-are of primary importance to contain morbidity and premature mortality due to obesity in black South Africans.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».