Life course socioeconomic position and body composition in adulthood: a systematic review and narrative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multiple systematic reviews have investigated the relation between socioeconomic position (SEP) and body mass index (BMI) throughout the life course. However, BMI does not capture quantity and distribution of fat and muscle, which are better indicators of obesity than BMI, and have been independently linked to adverse health outcomes. Less is known about the relation between SEP and body composition, and the literature has not been reviewed. We therefore systematically reviewed the literature on the association between life course SEP and body composition in adulthood. METHODS: A protocol was registered on PROSPERO (CRD42019119937), and the review followed PRISMA guidelines. An electronic search of three databases (MEDLINE, Embase Classic + Embase and SPORTDiscus) was conducted. Original studies in the English language were included that examine the association between any recognised measure of SEP at any age and body composition (fat mass, fat-free mass, ratio and distribution) in adulthood, measured using a direct technique, i.e., not an anthropometric measure. A narrative synthesis was conducted. RESULTS: A total of 47 papers were included in the final review, none were from low-income countries (LICs). Greater advantage in childhood and adulthood was associated with lower fat levels in high-income countries (HICs). Associations in the opposite direction were found exclusively in middle-income countries (MICs). No studies in MICs reported associations for childhood SEP. For measures of lean mass, the majority of papers reported no association, or greater advantage in adulthood associated with higher lean mass, with little variation between HICs and MICs. Associations in HICs are more often observed in women than men. CONCLUSION: The results indicate that fat measures follow similar patterns to those seen for BMI, and that women in HICs are more likely to experience inequalities in both fat and lean measures. Further research in LICs and MICs is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».