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Enregistrement W3013829302 · doi:10.1093/ntr/ntaa053

Secondhand Smoking and Obesity Among Nonsmoking Adolescents Aged 12–15 Years From 38 Low- and Middle-Income Countries

2020· article· en· W3013829302 sur OpenAlexaff
Ai Koyanagi, Lee Smith, Hans Oh, Lin Yang, Sarah E. Jackson, Josep María Haro, Jae Il Shin, André F. Carvalho, Louis Jacob

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthAlberta Health Services
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development Fund
Mots-clésMedicineObesityOdds ratioConfidence intervalEnvironmental healthConfoundingBody mass indexLogistic regressionCross-sectional studyOddsDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Secondhand smoking (SHS) may be a risk factor for obesity in adolescence, but data on the association between SHS and obesity are scarce, especially from low- and middle-income countries (LMICs). Therefore, the aim of this study was to assess the association between SHS and obesity among adolescents aged 12-15 years from 38 LMICs. METHODS: Cross-sectional data from 38 LMICs that participated in the Global School-based Student Health Survey (GSHS) were analyzed. Body mass index was calculated based on measured weight and height. The 2007 WHO Child Growth reference was used to define obesity. SHS was categorized as no exposure, non-daily exposure (ie, 1-6 days), and daily exposure (ie, 7 days) based on the number of days exposed to secondhand smoke in the past 7 days. Multivariable logistic regression and meta-analyses were conducted to assess the associations. RESULTS: The analyzed sample consisted of 88 209 adolescents aged 12-15 years who never smoked. The overall prevalence of non-daily and daily SHS was 34.2% and 15.7%, respectively. After adjustment for potential confounders, compared with no SHS, there was no significant association between non-daily SHS and obesity (odds ratio [OR] = 0.94; 95% confidence interval [CI] = 0.86-1.02), but adolescents who reported daily SHS were significantly more likely to have obesity (OR = 1.19; 95% CI = 1.06-1.34). CONCLUSIONS: The prevalence of SHS was high among adolescents in LMICs, and daily SHS was associated with a significant increase in odds of obesity. Future studies with longitudinal designs are warranted to assess causality and whether prevention of SHS can reduce the risk of obesity in adolescence. IMPLICATIONS: In the present large multi-country study on adolescents aged 12-15 years from LMICs, nearly half of the students were exposed to non-daily or daily secondhand smoke. Overall, while non-daily SHS was not significantly associated with obesity, adolescents who reported daily SHS had a significant 1.19 (95% CI = 1.06-1.34) times higher odds of obesity than those who reported no exposure to secondhand smoke. To the best of our knowledge, this is the first multi-country study on SHS and obesity from LMICs, and also the largest study on this topic to date.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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