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Enregistrement W2999901782

Association entre les caractéristiques de l'environnement physique des quartiers résidentiels et les trajectoires de z-scores d'IMC chez les adolescents à Montréal : étude de cohorte NDIT

2019· article· en· W2999901782 sur OpenAlexaboutno aff
Clémence Cavaillès

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context – The obesity epidemic is a concern, especially in Canada. Although many studies have examined the relationship between obesity and the residential environement, few studies have investigated this association taking into account the environment as a whole during adolescence. The objective is to study the association between the characteristics of the neighborhood’s physical environment and the trajectories of body mass index z-score (BMIz) in adolescents in Montreal. Methods – Data were from the NDIT cohort study of 1293 students from Montreal. BMI, expressed as z-score, was calculated using the CDC norms from three repeated measures of anthropometric data (on average at 12, 15 and 17 years old) performed in a standardized manner. The residential environment variables were retrieved from a geographic information system. A hierarchical cluster analysis was conducted to identify distinct neighborhood types from five environmental variables. Then, multivariate analyzes stratified on sex were conducted using a linear mixed regression. These models were adjusted for the country of birth of the participants, the education of their parents, and the percentage of people below the low-income threshold in the neighborhood. Results – This study involved 378 girls and 331 boys. Three types of neighborhoods have been identified. The “countryside” areas have a lot of vegetation, very few services and a low population density. The “urban” cluster includes areas with a high population density, many services and little vegetation. Finally, the “village-urban” cluster is distinguished from the countryside by its strong land use diversity and more walkable areas. After adjusting for potential confounders, no association between neighborhoods and BMIz over time was found in boys. For girls, living in an “urban” area seemed to decrease their IMCz over time whereas it was the opposite for "urban-village" area. Conclusion – Policies preventing obesity should recommend environments that promote walking as well as the availability of services. The study of all neighborhood characteristics appears to be the preferred approach in this type of research.

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)0,001
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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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