Area-level socioeconomic disparity trends in nutritional status among 5–6-year-old children in Israel
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».