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Enregistrement W3006202694 · doi:10.1186/s12889-020-8322-8

Socioeconomic - related inequalities in overweight and obesity: findings from the PERSIAN cohort study

2020· article· en· W3006202694 sur OpenAlexaff
Farid Najafi, Shahin Soltani, Behzad Karami Matin, Ali Kazemi Karyani, Satar Rezaei, Moslem Soofi, Yahya Salimi, Mehdi Moradinazar, Mohammad Hajizadeh, Loghman Barzegar, Yahya Pasdar, Behrooz Hamzeh, Ali Akbar Haghdoost, Reza Malekzadeh, Hossein Poustchi, Sareh Eghtesad, Azim Nejatizadeh, Mahmood Moosazadeh, Mohammad Javad Zare Sakhvidi, Farahnaz Joukar, Seyed Mohammad Hashemi‐Shahri, Alireza Vakilian, Ramin Niknam, Elnaz Faramarzi, Ghodrat Akhavan Akbari, Fershteh Ghorat, Arsalan Khaledifar, Davoud Vahabzadeh, Reza Homayounfar, Ali Reza Safarpour, Seyed Vahid Hosseini, Reza Rezvani, Seyed Ahmad Hosseini

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesKermanshah University of Medical SciencesMinistry of Health and Medical Education
Mots-clésOverweightSocioeconomic statusMedicineObesityBiostatisticsBody mass indexUnderweightDemographyResidenceConfidence intervalPublic healthEpidemiologyEnvironmental healthGerontologyPopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Overweight and obesity are major health concerns worldwide, with adverse health consequences during the life span. This study measured socioeconomic inequality in overweight and obesity among Iranian adults. Methods Data were extracted from 129,257 Iranian adults (aged 35 years and older) participated in the Prospective Epidemiologic Research Studies in IrAN (PERSIAN) in 14 provinces of Iran in 2014. Socioeconomic-related inequality in overweight and obesity was estimated using the Concentration Index (C n ). The C n further decomposed to find factors explaining the variability within the Socioeconomic related inequality in overweight and obesity. Results Of the total number of participants, 1.98, 26.82, 40.76 and 30.43% had underweight, normal weight, overweight and obesity respectively. The age-and sex standardized prevalence of obesity was higher in females than males (39.85% vs 18.79%). People with high socioeconomic status (SES) had a 39 and 15% higher chance of being overweight and obese than low SES people, respectively. The positive value of C n suggested a higher concentration of overweight (0.081, 95% confidence interval [CI]; 0.074–0.087) and obesity (0.027, 95% CI; 0.021–0.034) among groups with high SES. There was a wide variation in socioeconomic-related inequality in overweight and obesity rate across 14 provinces. The decomposition results suggested that SES factor itself explained 66.77 and 89.07% of the observed socioeconomic inequalities in overweight and obesity among Iranian adults respectively. Following SES, province of residence, physical activity, using hookah and smoking were the major contributors to the concentration of overweight and obesity among the rich. Conclusions Overall, we found that overweight and obesity is concentrated among high SES people in the study population. . Accordingly, it seems that intersectional actions should be taken to control and prevent overweight and obesity among higher socioeconomic groups.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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