An Analysis of Adult Obesity and Hypertension in Appalachia
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a major health problem in the United States, and the burden associated is high. Hypertension seems to be the most common obesity-related health problem. Studies show that hypertension is approximately twice as prevalent among the obese as in the non-obese population. This study has two main objectives. First, to examine the association between obesity and hypertension within the context of economic growth in Appalachia, and second to estimate the cost of hypertension linked to obesity in Appalachia. The study uses simultaneous equations and Logit analysis for estimations. Data are from Behavior Risk Factor Surveillance Systems (BRFSS) surveys of 2001 and 2009. Results for simultaneous analysis show that hypertension decreases with decreasing obesity, increasing employment growth, and increasing income. Logit analysis highlights the importance of controlling obesity, income growth, employment growth, education, and exercises in mitigating hypertension in Appalachia. Ageing indicates a high potential of getting hypertension. Total economic cost of hypertension linked to obesity is $9.35 billion, significantly a high cost to Appalachia. Overall, results reveal the impacts of obesity on hypertension and some possible ways of mitigation. Thus, results suggest a comprehensive set of policies to Appalachia which sufficiently improve employment opportunities, educational facilities, and healthcare facilities with adequately addressed to obesity and hypertension.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».