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Enregistrement W4210865365 · doi:10.1002/osp4.595

Obesity burden by socioeconomic measures between 2000 and 2018 among women in sub‐Saharan Africa: A cross‐sectional analysis of demographic and health surveys

2022· article· en· W4210865365 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueObesity Science & Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of OttawaGlobal Affairs CanadaInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusMedicineObesityEnvironmental healthNutrition transitionCross-sectional studyDemographyPopulationResidenceBody mass indexDeveloping countryOverweightEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The increasing global burden of obesity especially in low-and-middle-income countries (LMICs) accentuates the need for critical action. In the absence of evidence-based approaches to mitigate recent obesity trends, the likelihood of reaching global obesity targets will be almost zero. Objective: This study examined the obesity prevalence in Sub-Sahara Africa and observed transitions on the burden of obesity prevalence over time. Methods: Data from the Demographic and Health Survey which is based on cross sessional design was used. Most recent surveys carried out in 16 sub-Saharan Africa (SSA) between 2000 and 2018 were included in the analysis. Equiplot by the International Centre for Equity was used to display the inequities by the following socioeconomic measures: wealth index, education, and place of residence. Age-standardized prevalence was measured across these socioeconomic measures using the WHO standard population age distribution, examined changing trends and finally assessed transition in obesity prevalence by percentage point difference of highest and lowest prevalence within each of the three socioeconomic measures. Results: A total of 496,482 women were included in the analysis. Obesity prevalence among women varied substantially, from 2% in Chad to 27% in Lesotho. Variation in obesity prevalence was observed across countries and by socioeconomic status measures. Among women in all the countries except Comoros, the burden was concentrated among the wealthiest. Out of the 16 countries included, the prevalence of obesity was concentrated among women with no education in eight countries (Benin, Burundi, Chad, Cote d'Ivoire, Guinea, Mali, Niger, Comoros) while it was concentrated in those with primary education in Congo and Lesotho and among those with secondary school education in DR Congo, Gabon, Namibia, Nigeria, and Zimbabwe. The burden of obesity was more concentrated in the urban across the 16 countries except in Comoros and Lesotho where they were higher in the rural (8.9 [7.2, 11.1] and 15.1 [13.0, 17.5] respectively) than in urban (6.6 [5.0, 8.8] and 6.8 [5.2, 8.8] respectively). Finally, the trend analysis with five countries indicated that the prevalence and gap in obesity among women increased between previous and most recent surveys except in Zimbabwe where it reduces across the three socioeconomic measures between 2011 and 2018. Conclusions: This study examined transition in obesity prevalence among women across three socioeconomic measures in selected sub-Saharan African countries. Increasing prevalence of obesity was found in SSA but transition to women in lower socioeconomic status is already taking place in some countries.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,281 · 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