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Enregistrement W3012061861 · doi:10.1155/2020/7103251

Body Weight, Obesity Perception, and Actions to Achieve Desired Weight among Rural and Urban Ghanaian Adults

2020· article· en· W3012061861 sur OpenAlexfundno aff
Nana Ama Frimpomaa Agyapong, Reginald Adjetey Annan, Charles Apprey, Linda Nana Esi Aduku

Notice bibliographique

RevueJournal of Obesity · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésOverweightMedicineObesityPerceptionBody mass indexDemographyBody weightGerontologyCross-sectional studyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Accurate body weight perception is important to maintaining an ideal body weight. In Africa, a preference for a larger body size and its association with health and wellbeing has been well documented. It remains speculative if these perceptions have changed or improved and if differences exist among rural and urban dwellers. The main aim of this study was to assess the body weight and obesity perceptions among rural and urban Ghanaians. Methods. This cross-sectional study involved 565 participants. The Stunkard figure rating scale was used to assess the body weight perception of participants. Participants were to choose from the scale figures they perceived to represent their current body weight, desired body weight, ideal body weight, ideal look for a wealthy person, ideal look for a woman with children, and ideal look for a woman without children. Additionally, participants were asked to describe obesity and its threat to health in their terms. Responses of participants to the above questions are presented as frequencies. Differences between rural and urban participants as well as males and females with respect to the median figure chosen for each question were determined by Mann–Whitney U test. Results. The median age of participants was 40 (IQR 26). The prevalence of overweight and obesity observed among participants was 52.8%. The most frequently selected figure as current body image was figure 5 (23.5%). Figure 4 was most frequently chosen by both males (37.2%) and females (24.6%) as their desired body image (27.4%). Male participants (41.8%) chose figure 5 as ideal for their gender while females (27.4%) maintained figure 4 as ideal for their gender. Study participants associated overweight with wealth and childbirth, and attributed their current weights to hereditary (27%) and childbirth (27%). Most participants were not taking steps to achieve their desired body image, and only a few engaged in both dieting and exercise to lose weight. Majority of participants described obesity as the accumulation of fat (91.0%) and viewed it as a threat to health (91.0%). Differences were observed among rural and urban participants with regard to the figure chosen as ideal for a wealthy person. Conclusion. Results from this study show an improvement in obesity perception and the acknowledgment of obesity as a threat to health. There was a desire for a normal-weight figure among study participants. Attribution of current body weight to hereditary and childbirth seems to be a hindrance to the implementation of actions to achieve this normal figure weight. Public health education, screening for overweight and obesity, creation of supportive food environments, and culture-sensitive interventions are promising to curbing the obesity menace.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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