Distribution and Determinants of Obesity in New York City, 2003–2007
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES This study characterized the individual and neighborhood‐level determinants and distribution of obesity (BMI≥30 kg/m 2 ) in New York City (NYC) from 2003 to 2007. METHODS Individual‐level data from the Community Health Survey (n=48,506 adults, 34 neighborhoods) were combined with neighborhood measures. Multilevel regression assessed changes in obesity over time and associations with neighborhood‐level income and food and physical activity amenities, controlling for age, racial/ethnic identity, education, employment, US nativity and marital status, and stratified by gender. RESULTS Obesity risk increased by 1.6% ( P <0.05) each year, but changes over time differed significantly between neighborhoods and by gender. Obesity risk increased for women, even after controlling for individual and neighborhood‐level factors (Prevalence Ratio (PR)=1.021, P <0.05), whereas no significant changes were reported for men. Neighborhood factors including increased area income (PR=0.932) and availability of local food and fitness amenities (PR=0.890) were significantly associated with reduced obesity ( P <0.001). CONCLUSIONS Findings suggest that policies intended to decrease obesity in urban environments should be informed by up to date surveillance data, and may require a variety of initiatives that respond to both the individual and contextual determinants of obesity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».