Effect of socioeconomic characteristics and lifestyle on BMI distribution in the Chinese population: a population-based cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Body mass index (BMI) is an accepted measurement that is widely used to quantify overweight and obesity at the population level. Previous studies have described the distribution variation of BMI through applying common statistical approaches, such as multiple linear or logistic regression analyses. This study proposed that associations between BMI and socioeconomic characteristics, diet, and lifestyle factors varied across the conditional BMI distribution. METHODS: This study was based on a sample of 10,023 Chinese adults who participated in the monitoring of chronic diseases and associated risk factors in Shaanxi Province, Northwest China, in 2013. Cross-quantile factors were observed in the relationships between major risk factors and BMI through quantile regression (QR) and ordinary least squares (OLS) regression. RESULTS: ). The QR results showed that living in urban areas was associated with BMI in the low and central quantiles (10th-60th). Participants with 6-9 years of education were 0.23-0.38 BMI units higher in the first half of the BMI quantiles compared with those with ≤6 years of education. There was a positive association between consumption of red meat and BMI; however, the association diminished from the 10th to the 50th quantile. Intake of oil and alcohol were positively associated with all BMI quantiles. Cigarette smoking per day was negatively associated with BMI, which showed a U-shaped distribution. The above results were also observed in the OLS. CONCLUSION: This study implies that in addition to socioeconomic characteristics, limiting oil and alcohol intake may decrease BMI score. Consuming more red meat could be a strategy to increase BMI.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».