A network approach to understanding obesogenic environments for children in Pennsylvania
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Network methods have been applied to obesity to map connections between obesity-related genes, model biological feedback mechanisms and potential interventions, and to understand the spread of obesity through social networks. However, network methods have not been applied to understanding the obesogenic environment. Here, we created a network of 32 features of communities hypothesized to be related to obesity. Data from an existing study of determinants of obesity among 1,288 communities in Pennsylvania were used. Spearman correlation coefficients were used to describe the bivariate association between each pair of features. These correlations were used to create a network in which the nodes are community features and weighted edges are the strength of the correlations among those nodes. Modules of clustered features were identified using the walktrap method. This network was plotted, and then examined separately for communities stratified by quartiles of child obesity prevalence. We also examined the relationship between measures of network centrality and child obesity prevalence. The overall structure of the network suggests that environmental features geographically co-occur, and features of the environment that were more highly correlated with body mass index were more central to the network. Three clusters were identified: a crime-related cluster, a food-environment and land use-related cluster, and a physical activity-related cluster. The structure of connections between features of the environment differed between communities with the highest and lowest burden of childhood obesity, and a higher degree of average correlation was observed in the heaviest communities. Network methods may help to explicate the concept of the obesogenic environment, and ultimately to illuminate features of the environment that may serve as levers of community-level intervention.
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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) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle