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Enregistrement W3135662868 · doi:10.3390/ijerph18052701

Obesity and Chosen Non-Communicable Diseases in PURE Poland Cohort Study

2021· article· en· W3135662868 sur OpenAlexfundno aff
Katarzyna Zatońska, Piotr Psikus, Alicja Basiak-Rasała, Zuzanna Stępnicka, Dagmara Gaweł-Dąbrowska, Maria Wołyniec, Julia Gibka, Andrzej Szuba, Katarzyna Połtyn–Zaradna

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniwersytet Medyczny im. Piastów Slaskich we WroclawiuMinisterstwo Edukacji i Nauki
Mots-clésObesityMedicineOverweightOdds ratioAnthropometryCohortDemographyOddsCohort studyDiabetes mellitusLogistic regressionBlood pressureGerontologyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Obesity has been associated with a higher risk of morbidity, disability, and death. The objective of this study was to assess the prevalence of obesity and chosen non-communicable diseases (NCDs) in the PURE Poland cohort study. MATERIAL AND METHODS: The study covers a group of 2035 people (1281 women and 754 men), who live in urban and rural areas of Lower Silesian voivodeship. The baseline study was conducted between 2007-2010. The data on demographic status and history of diseases were collected using questionnaires. The anthropometric parameters, blood pressure, blood lipids, and glucose level were measured. RESULTS: Normal body weight was observed in 28.1% of participants, whereas overweight and obesity were observed in 40.1% and 31.1% of participants, respectively. Moreover, there was a significant difference in the body weight between genders. Prevalence of obesity was similar in men and women (31.0% and 31.1%, respectively). Obesity was more prevalent in rural vs. urban residents (38.5% and 26.0%, respectively). In a logistic regression analysis, the odds for obesity was two-fold higher in participants aged >64 years and rural inhabitants (OR 1.91; 95% CI 1.36-2.70; OR 1.79; 95% CI 1.48-2.16, respectively). Participants with obesity had 2.5-fold higher odds for diabetes and hypertension and two-fold higher odds for CHD in comparison with non-obese individuals (OR 2.74; 95% CI 2.01-3.73, OR 2.54; 95% CI 2.03-3.17, OR 1.88; 95% CI 1.26-2.80, respectively). CONCLUSIONS: Taken together, the prevalence of obesity was associated with particular socio-demographic factors (age, place of residence, and level of education) as well as diabetes, hypertension, and coronary heart disease.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations46
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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