Overweight and obesity in non-pregnant women of childbearing age in South Africa: subgroup regression analyses of survey data from 1998 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Overweight and obesity in adults are increasing globally and in South Africa (SA), contributing substantially to deaths and disability from non-communicable diseases. Compared to men, women suffer a disproportionate burden of obesity, which adversely affects their health and that of their offspring. This study assessed the changing patterns in prevalence and determinants of overweight and obesity among non-pregnant women in SA aged 15 to 49 years (women of childbearing age (WCBA)) between 1998 and 2017. METHODS: This paper conducts secondary data analysis of seven consecutive nationally representative household surveys-the 1998 and 2016 SA Demographic and Health Surveys, 2008, 2010-2011, 2012, 2014-2015 and 2017 waves of the National Income Dynamics Survey, containing anthropometric and sociodemographic data. The changing patterns of the overweight and obesity prevalence were assessed across key variables. The inferential assessment was based on a standard t-test for the prevalence. Adjusted odds ratios from logistic regression analysis were used to examine the factors associated with overweight and obesity at each time point. RESULTS: Overweight and obesity prevalence among WCBA in SA increased from 51.3 to 60.0% and 24.7 to 35.2%, respectively, between 1998 and 2017. The urban-rural disparities in overweight and obesity decreased steadily between 1998 and 2017. The prevalence of overweight and obesity among WCBA varied by age, population group, location, current smoking status and socioeconomic status of women. For most women, the prevalence of overweight and/or obesity in 2017 was significantly higher than in 1998. Significant factors associated with being overweight and obese included increased age, self-identifying with the Black African population group, higher educational attainment, urban area residence, and wealthier socioeconomic quintiles. Smoking was inversely related to being overweight and obese. CONCLUSIONS: The increasing trend in overweight and obesity in WCBA in SA demands urgent public health attention. Increased public awareness is needed about obesity and its health consequences for this vulnerable population. Efforts are needed across different sectors to prevent excessive weight gain in WCBA, focusing on older women, self-identified Black African population group, women with higher educational attainment, women residing in urban areas, and wealthy women.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».