Sex differences in weight perception and weight gain among Black college students in the USA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aims of this study were to examine the prevalence of overweight/obesity and to explore sex differences in body weight perceptions and correlates of weight gain among Black students at 2 historically Black colleges and universities (HBCUs) in the USA. METHODS: Participants completed a paper-based survey, and their height and weight were measured (67% completion rate). RESULTS: The overweight and obesity rates were 33.8% and 26.9%, respectively. More females than males accurately assessed their weight (p < 0.05). Body weight underestimation was associated with male sex, excellent/very good perceived overall health, and not being informed by a doctor of having overweight or obesity (p < 0.01). Higher odds of ≥5% weight gain were related to female sex, living on campus, and not being informed by a doctor of having overweight or obesity (p < 0.05). CONCLUSION: Given the high overweight and obesity rates among Black students, HBCUs in the USA should develop intervention strategies for the prevention and management of overweight and obesity. College health educators at HBCUs need to provide regular check-ups or health screenings that help male students perceive their weight accurately and prevent weight underestimation. It is important for HBCUs to monitor and address weight gain among Black students as early as possible.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».