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Enregistrement W3023473331 · doi:10.1136/archdischild-2019-318595

Area-level socioeconomic disparity trends in nutritional status among 5–6-year-old children in Israel

2020· article· en· W3023473331 sur OpenAlexfundno aff
Yiska Loewenberg Weisband, Vered Kaufman‐Shriqui, Yael Wolff Sagy, Michal Krieger, Wiessam Abu Ahmad, Orly Manor

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationIsrael National Institute for Health Policy Research
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusDemographyOverweightOddsObesityPopulationCross-sectional studyOdds ratioGerontologyLogistic regressionEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective This study aimed to assess area-level socioeconomic position (SEP) disparities in nutritional status, to determine whether disparities differed by sex and to assess whether nutritional status and disparities changed over time. Design We used repeated cross-sectional data from a national programme that evaluates the quality of healthcare in Israel to assess children’s nutritional status. Setting The study included all Israeli residents aged 7 years during 2014–2018 (n=699 255). Methods SEP was measured based on the Central Bureau of Statistics’ statistical areas, and grouped into categories, ranging from 1 (lowest) to 10 (highest). We used multivariable multinomial regression to assess the association between SEP and nutritional status and between year and nutritional status. We included interactions between year and SEP to assess whether disparities changed over time. Results Children in SEP 1, comprised entirely of children from the Bedouin population from Southern Israel, had drastically higher odds of thinness compared with those in the highest SEP (Girls: OR 5.02, 99% CI 2.23 to 11.30; Boys: OR 2.03, 99% CI 1.19 to 3.48). Odds of obesity were highest in lower-middle SEPs (ORSEP 5 vs 10 1.84, 99% CI 1.34 to 2.54). Prevalence of overweight and obesity decreased between 2014 and 2018, normal weight increased and thinness did not change. SEP disparities in thinness decreased over time in boys but showed a reverse trend for girls. No substantial improvement was seen in SEP disparities for other weight categories. Conclusions Our study demonstrates the need to consider initiatives to combat the considerable SEP disparities in both thinness and obesity.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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