Weight gain and chronic disease progression among individuals incarcerated in Canadian federal penitentiaries: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Very little is known about how weight gain during incarceration influences the health of people living in Canadian federal penitentiaries. To fill this knowledge gap, this study aims to determine how the observed weight gain influenced the development of obesity-related chronic diseases during incarceration. Design/methodology/approach This retrospective cohort study examined the association between weight gain and obesity-related chronic diseases for 1,420 participants incarcerated in federal penitentiaries in Ontario, New Brunswick and Nova Scotia. To participate, individuals had to be incarcerated for at least six months at the time of the study (2016–2017). Current anthropometric data were measured or taken from medical records, then compared to anthropometric data at the beginning of incarceration (mean follow-up of 5.0 years) to determine weight change (kg) and body mass index change (kg/m 2 ) during incarceration. Then, information about obesity-related chronic diseases was drawn from the participants’ medical records. Findings Chi-square and nonparametric median comparison tests were performed to detect statistically significant changes in anthropometric data, to determine if a relationship was present. This study observed a significant association between weight gain and disease development for many types of obesity-related chronic diseases (e.g. cancer, type 2 diabetes, hypertension, dyslipidemia and sleep apnea). This confirmed an association between weight gain and chronic disease development in the prison population. Originality/value Participants who gained a significant amount of weight, during incarceration, were also more frequently diagnosed with obesity-related chronic diseases. These findings suggest that weight gain may contribute to the deterioration of peoples’ health during incarceration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».