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Enregistrement W2985724662 · doi:10.1093/eurpub/ckz185.199

Epidemiological and nutritional transition in low- and middle-income countries

2019· article· en· W2985724662 sur OpenAlexaff
Saverio Stranges

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrition transitionDeveloping countrySocioeconomic statusEnvironmental healthEpidemiological transitionOverweightUrbanizationPopulationPublic healthMalnutritionObesityMedicineEpidemiologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Issue/problem In the last decades, the number of deaths from non-communicable diseases in developing countries has risen to those observed in developed countries. Description of the problem Nutritional research in developing countries has primarily focused on under-nutrition, particularly among vulnerable population subgroups such as women and children. However, while economic growth has a significant social impact at population level, there is suggestive evidence of an ongoing nutritional transition leading to concurrent under- and over-nutrition in the population. Results The ongoing nutritional transition in these settings has been mostly linked to the rapid process of urbanisation and westernization. Data from several developing countries suggest that improvements in developmental indicators is accompanied by higher availability of highly processed poorly nutritious foods. Regarding socioeconomic factors, results demonstrated that better education and better living standards were associated with higher odds of overweight/obesity after adjusting for confounders, including urban vs. rural setting. This is likely a consequence of the ongoing nutritional and epidemiological transition occurring in these settings. In fact, developing countries have not yet reached the same phase of nutritional transition as an economically affluent country, and while high-calorie diets comprising fast-food are the more economically affordable option in the latter, such diets are still reserved for the more affluent individuals in some developing countries, where economic growth has only just begun to allow affluent individuals to afford fast-food. Conclusions Understanding the underlying ecological and socioeconomic roots of both extremes of the nutritional status is vital to design successful public health interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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