Abstract MP23: Does Predictors Of Overweight/obesity Among Women Vary Based On The Residential Setting? A Multilevel Analysis Of Repeated Cross-sectional Data In Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Overweight/obesity is increasingly becoming a major public health problem in Nigeria despite the persistence of underweight burden. A major contributor of this is the urban sprawl experienced in the country with approximately half of the Nigerian population living in urban areas. Evidence suggests that similar socio-demographic factors could have different influences on an individual’s nutrition status by virtue of their residential setting. Yet, little is known about this phenomenon in the Nigerian context. Objectives: This study aimed to explore the following objectives: 1) to determine whether the anticipated increase in overweight/obesity prevalence is subsequently paralleled by substantial decrease in undernutrition in the last decade; and 2) to examine both the individual and household predictors’ overweight/obesity among women of reproductive age in rural and urban Nigeria. Methods: We used data acquired from the 2008, 2013 and 2018 Nigeria Demographic and Health Surveys (DHS). Our outcome was defined using standard Body Mass Index (BMI) categories calculated from height and weight measurements of the study participants. The national and stratified (urban/rural) prevalence estimates of underweight (BMI <18.5 Kg/m 2 ), overweight (BMI 25 - 29.9 Kg/m 2 ), and obese (BMI ≥ 30 Kg/m 2 ) were computed for each survey. Afterwards, the underweight subjects were excluded from the study. Two-level (individual and household) logistic regression models were applied to examine the influence of individual and household characteristics on women’s overweight/obese status. Results: Findings show a steady increase in both the prevalence of overweight and obesity from 16.1% and 6.1% in 2008 to 18.2% and 10.0% in 2018, respectively, while underweight prevalence was averagely 12% across each survey. Regardless of the residential setting, age, marital status, education, occupation, household wealth and survey year were consistently associated with increased risk of overweight/obesity, whereas breastfeeding showed a protective association with overweight/obesity. Having multiple children and living in female-headed homes were unique risk factors for overweight/obesity among urban women while ethnicity, media exposure and state of residence were unique risk factors for overweight/obesity among rural women. Conclusion: Public health interventions aimed at lowering the risk of overweight/obesity should embrace the differences in risk factors that exists between rural and urban dwellers.
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».