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Enregistrement W3180307871 · doi:10.1017/s0714980821000179

Age and Sex-Specific Associations in Health Risk Factors for Chronic Disease: Evidence from the Atlantic Partnership for Tomorrow’s Health (PATH) Cohort

2021· article· en· W3180307871 sur OpenAlexaffabout
Vanessa DeClercq, Ellen Sweeney

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexDemographyOddsOdds ratioCohortLogistic regressionObesityGerontologyRisk factorCohort studyPublic healthAbdominal obesityInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to discern health risk factors for chronic disease by age and sex in a Canadian cohort. Participants of the Atlantic Partnership for Tomorrow's Health (PATH) cohort with health risk factor data (physical activity, smoking, alcohol consumption, diet, body mass index [BMI]) were included (n = 16,165). Multivariable logistic regression models were used to evaluate the relationship among health risk factors, age, and sex. Regression analysis revealed that the odds of engaging in high levels of physical activity and having a BMI ≥ 25 was lower for females than males across all age groups, whereas the odds of abdominal obesity was substantially higher for females of all ages than for males. The odds of habitually consuming alcohol was lower for females of all ages than for males, and the odds of being a former/current smoker was lower for older (57-74 years of age) females than for males. The odds of consuming five or more servings of fruit and vegetables per day was higher for females of all ages than for males. There are evident differences in health risk factors for males and for females, as well as across age groups, and public health efforts need to account for the role played by sex and age in addressing chronic disease burden in Canadian adults.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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