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Enregistrement W3176280924 · doi:10.1096/fasebj.25.1_supplement.lb257

Weight change in middle age poor Mexican women in a 10y period

2011· article· en· W3176280924 sur OpenAlexaff
Sonia Hernández‐Cordero, Nancy López‐Olmedo, Lynnette M. Neufeld, Vicente Madrid‐Marina, Lia C. H. Fernald, Usha Ramakrishnan, Juan Á. Rivera

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensNutrition International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObesityMedicineDemographyOverweightGeeConfoundingBody mass indexSocioeconomic statusWeight changeParity (physics)Generalized estimating equationInternal medicineWeight lossEnvironmental healthPopulationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To explore the weight change over time and its associated factors in women from semi‐rural area in Mexico. Methods Women participating in a randomized controlled micronutrient supplementation trial during pregnancy in 1998 were followed in 2005 and 2008. Information on weight, physical activity (PA) and socio‐demographic information was collected on each contact (n= 632). Furthermore, in a subsample (n=100) we collected blood samples in order to explore the distribution of SNP LEPTINA 3UTR, and SNP PPARG Pro12Ala. General estimating equations (GEE) were estimated to explore the association of weight change over time, and socio‐demographic, characteristics and changes in PA level. Results Women were on average 23.6±5.5y and had a parity of 2.4±1.4 when were first recruited. The combined prevalence of overweight and obesity increased from38.1% in 1997 to 74.2% and 83.6 % for 2005, and 2008 respectively. The mean BMI change was 5.1±3.3 from 1998–2008. After adjusting for potential confounders, BMI change was associated to parity, (beta coefficient 1.5± 0.05, p< 0.01), and socioeconomic level, showing that women at the highest tertile had a greater increase in BMI (p<0.01). Discussion The overweight and obesity in this sample increased almost 46 percentage points in a 9 years period. In women from poor semi‐rural community, having a wealthier economic status and high parity might be potential risk factors for obesity

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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