Self-perceived health status among adults with obesity in Quebec: a cluster analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: People with obesity are a highly heterogeneous group. Characterizing this heterogeneity may help to improve public health by offering adapted interventions and treatments to more homogeneous sub-groups among obese patients. This research aims to (1) identify distinct clusters of people with obesity based on demographic, behavioural, and clinical factors in the province of Quebec (Canada) and (2) assess the association of these clusters with selfperceived health. METHODS: from the 2015-2016 Canadian Community Health Survey in Quebec. Clusters were based on demographic, clinical, and behavioural characteristics. The clusters were tested for association with poor selfperceived health using logistic regression. RESULTS: Three clusters of individuals with obesity were identified. These were (1) young individuals, (2) people with higher levels of depression and anxiety, and (3) older adults with high comorbidity. Those with high levels of depression and anxiety (9% of men vs. 13% of women) were associated with the poorest selfperceived health. CONCLUSIONS: People with obesity in Quebec can be categorized into three clusters based on demographic, clinical, and behavioural characteristics. The findings of this study draw attention to the need to examine the coexistence of obesity with depression and anxiety, particularly as it relates to selfperceived health.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».