The effect of race/ethnicity on obesity traits in first year university students from Canada: The GENEiUS study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the impact of race/ethnicity on weight change at university. The objective of this study is to determine if ethnicity has an impact on obesity traits in a multiethnic cohort of first-year students at McMaster University in Ontario, Canada. METHODS: 183 first year students from the three most represented ethnic groups (South Asian, East Asian, and white-Caucasian) in our study sample were followed longitudinally with data collected early in the academic year and towards the end of the year. Obesity parameters including body weight, body mass index (BMI), waist and hip circumference, and waist hip ratio (WHR) were analyzed. The Wilcoxon signed-rank test was used for pairwise comparison of traits from the beginning to the end of the year in the absence of adjustments. Linear regression was used with covariate adjustments to investigate the effect of ethnicity on obesity traits. RESULTS: A significant increase in weight by 1.49 kg (95%CI: 1.13-1.85) was observed over the academic year in the overall analyzed sample. This was accompanied by significant gains in BMI, waist and hip circumferences, and WHR. Ethnicity stratified analysis indicated significant increase in all investigated obesity traits in East Asians and all traits, but WHR, in South Asians. White-Caucasians only displayed significant increases in weight and BMI. Body weight and hip circumference were significantly lower in East Asians compared to white-Caucasians at baseline. However, East Asians displayed a significantly larger increase in mean BMI and weight compared to white-Caucasians after first-year. South Asians displayed larger waist circumference at baseline compared to East Asians and larger WHR compared to white-Caucasians. CONCLUSION: Our findings demonstrate that ethnicity has an impact on obesity traits in first-year university students. Universities should take ethnicity into account while implementing effective obesity prevention programs to promote healthy and active lifestyles for students.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».