Stressful life events, gender and obesity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether stressful life events are related to levels of obesity in a group of ethnically diverse Canadian youth and the extent to which the relationship differs by gender. METHODS: This study of 905 adolescents (age 13-17 years) from a BC population-based cohort (BASUS) used self-reported data from Wave 5 (2011 fall) on stressful life events and socio-demographic factors and from Wave 6 (2012 spring) on weight and height. Multivariable logistic regression models conditioned on known confounders and used a cross-product term for effect modification by gender. Post-estimation analysis calculated gender-specific predicted mean probabilities of having obesity associated with greater frequency of stressful life events. RESULTS: Compared to young men reporting no stressful life events in the previous year, young men reporting one event were nearly 50% more likely to have obesity at 6-month follow-up (OR 1.47 [95% CI: 0.63, 3.41]) and those reporting multiple stressful life events were twice as likely to have obesity at 6-month follow-up (OR 2.07 [95% CI: 0.79-5.43]). Only young women reporting multiple events showed a higher likelihood of having obesity at the end of the study (OR 1.32 [95% CI: 0.41-4.18]) than their counterparts reporting no life events. CONCLUSIONS: Results suggest that the frequency of major life events may be an important social stressor associated with obesity in adolescents, particularly for young men. However, findings should be replicated in larger samples using measured anthropometry to inform future obesity prevention strategies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».