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Enregistrement W3004152747 · doi:10.1371/journal.pone.0228592

Prevalence and correlates of objectively measured weight status among urban and rural Mozambican primary schoolchildren: A cross-sectional study

2020· article· en· W3004152747 sur OpenAlexafffund
Taru Manyanga, Joel D. Barnes, Jean‐Philippe Chaput, Lise Dubois, Peter T. Katzmarzyk, Emily F. Mire, António Prista, Mark S. Tremblay

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensAgricultural Research Institute of OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research Centre
Mots-clésOvernutritionOverweightObesityBody mass indexCross-sectional studyMedicineDemographyOdds ratioPublic healthConfidence intervalMalnutritionEnvironmental healthGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The coexistence of undernutrition (thinness) and overnutrition (overweight/obesity) among children and adolescents is a public health concern in low-middle-income countries. Accurate prevalence estimates of thinness and overweight/obesity among children and adolescents are unavailable in many low-middle-income countries due to lack of data. Here we describe the prevalences and examine correlates of objectively measured weight status among urban and rural schoolchildren in Mozambique. METHODS: A cross-sectional study design was applied to recruit 9-11-year-old schoolchildren (n = 683) from 17 urban and rural primary schools in Mozambique. Body mass index (BMI) was computed from objectively measured height and weight and participants' weight categories were determined using the World Health Organization cut-points. Actigraph GT3X + accelerometers were worn 24 hours per day for 7 days to assess movement behaviours. Multilevel multivariable modelling was conducted to estimate odds ratios and confidence intervals. RESULTS: Combined prevalence of overweight/obesity (11.4%) was significantly higher among urban participants compared to rural participants (5.7%; χ2 = 7.1; p = 0.008). Conversely, thinness was more prevalent among rural (6.3%) compared to urban (4.2%) participants. Passive school commute, not meeting daily moderate- to vigorous-intensity physical activity (MVPA) guidelines, and maternal BMI >25 kg/m2 were associated with overweight/obesity while possessing one or more functional cars at home, maternal BMI >25 kg/m2 and being an older participant were associated with thinness in the present sample. The proportion of total variance in the prevalences of obesity and/or thinness occurring at the school level was 8.7% and 8.3%, respectively. CONCLUSION: Prevalences of thinness, overweight/obesity and other key variables differ between urban and rural schoolchildren in Mozambique. MVPA, active transport and mother's BMI are important modifiable correlates of weight status among Mozambican schoolchildren. Results from this study demonstrate important differences between urban and rural schoolchildren that should not be ignored when designing interventions to manage malnutrition, formulating public health strategies, and interpreting findings.

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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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