MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3111192659 · doi:10.1089/chi.2020.0115

Latent Class Analysis of Lifestyle Risk Factors and Association with Overweight and/or Obesity in Children and Adolescents: Systematic Review

2020· review· en· W3111192659 sur OpenAlexaboutno aff
Rafaela Liberali, Flávia Del Castanhel, Emil Kupek, Maria Alice Altenburg de Assis

Notice bibliographique

RevueChildhood Obesity · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightObesityLatent class modelScreen timeMedicineChecklistEnvironmental healthGerontologyDemographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Multiple modifiable lifestyle factors are well-known contributors to many health problems. Objectives: This study aims to determine the association between latent class analysis (LCA) of modifiable lifestyle risk factors with being overweight and/or obese for children and/or adolescents. Methods: Articles were selected from six databases, without limitation regarding language or date. The review included studies that identify latent classes of modifiable lifestyle risk factors [e.g., physical activity (PA), diet, sedentary behavior (SB), and/or unhealthy behavior] by LCA to determine the association between latent classes with being overweight and/or obese. The methodology of the selected studies was evaluated using the JBI Critical Appraisal Checklist for Analytical Cross-Sectional Studies. Owing to the heterogeneity between latent classes of modifiable lifestyle risk factors with obesity and/or being overweight, the results are described narratively. Results: Using a selection process in two phases, nine articles were included. All of the included studies were of high methodological quality. The studies were conducted in six different countries: the USA, Brazil, Canada, Portugal, Italy, and Australia. Sample sizes ranged from 166 to 18.587 children and adolescents, and in terms of age (range 5–19 years). Across study clusters characterized by low consumption of fruit and vegetables, and high consumption of fatty foods, sugar snack foods, sweets, chips and fries, low PA (<1 hour each day), and high SB (screen time and TV >2 hours/day), sleep time (<10 hours/day) were positively associated with being overweight and/or obese. Conclusion: Overall there is good evidence to support that the modifiable lifestyle risk factors clustered together by LCA should be novel targets for the treatment of obesity and its associated comorbidities.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,015
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChildhood ObesityMême sujetObesity, Physical Activity, DietTravaux en français237 207