Obesity prevalence in large US cities: association with socioeconomic indicators, race/ethnicity and physical activity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity has a complex association with socioeconomic factors. Further clarification of this association could guide population interventions. METHODS: To determine the relationship between obesity prevalence, socioeconomic indicators, race/ethnicity, and physical activity, we performed a cross-sectional, multivariable linear regression, with data from large US cities participating in the Big Cities Health Inventory. RESULTS: Increased household income was significantly associated with decreased obesity prevalence, for White (-1.97% per 10 000USD), and Black (-3.02% per 10 000USD) populations, but not Hispanic. These associations remained significant when controlling for the proportion of the population meeting physical activity guidelines. Educational attainment had a co-linear relationship with income, and only a bachelor's degree or higher was associated with a lower prevalence of obesity in White (-0.30% per percentage) and Black (-0.69% per percentage) populations. No association was found between obesity prevalence and the proportion of the population meeting physical activity guidelines for any race/ethnicity grouping. CONCLUSION: At the population level of large US cities, obesity prevalence is inversely associated with median household income in White and Black populations. Strategies to increase socioeconomic status may also decrease obesity. Targeting attainment of physical activity guidelines as an obesity intervention needs further appraisal.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».