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Enregistrement W4253120892 · doi:10.21203/rs.2.15678/v2

Association Between Dietary Consumption, Anthropometric Measures And Body Composition Of Rural And Urban Ghanaian Adults; A Comparative Cross Sectional Study.

2019· preprint· en· W4253120892 sur OpenAlexfundno aff
Nana Ama Frimpomaa Agyapong, Reginald Adjetey Annan, Charles Apprey, Linda Nana Esi Aduku, Catherina Elizabeth Swart

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésAnthropometryEnvironmental healthCross-sectional studyConsumption (sociology)Association (psychology)Composition (language)MedicineGeographyPsychologyInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Overweight and obesity have become threats to public health in all regions across the globe. Policies to regulate the food environment and promote healthy food consumption can reduce the prevalence obesity but in Ghana there is not enough data to elicit a policy response. This study assessed the association between dietary consumption, anthropometric measures, body composition and physical activity among rural and urban Ghanaian adults. Methods: This was a cross-sectional study involving 565 Ghanaian adults. Structured questionnaires were used to collect socio-demographic information. Dietary consumption was assessed using household food frequency questionnaire and 24-hour recall. Height, weight, BMI, waist circumference and body composition of all participants were also measured. The World Health Organization’s Global Physical Activity Questionnaire (GPAQ) was used to assess physical activity levels. Mann Whitney U test was used to analyze differences in anthropometric measurements, body composition and dietary consumption among rural and urban participants. Principal component analysis was used to analyze household food frequency data and nutrient analysis template was used to analyze 24-hour recall. Chi-square was used to measure differences in obesity prevalence by community and gender. Multinomial logistic regression was used to model the risk factors associated with obesity. Results: The prevalence of overweight and obesity using BMI were 29.9 and 22.9 respectively. The use of waist circumference measurement resulted in the highest overall obesity prevalence of 41.5%. Prevalence of obesity was higher among females compared to males across all measures with the exception of visceral fat that showed no significant difference. Four different patterns were derived from principal component analysis. Among urban participants, component 3 (staple pattern) showed a significant negative correlation with visceral fat (r -0.186, p-value 0.013) and BMI (r -0.163, p-value 0.029). Multinomial logistic regression showed that males (AOR 19.715, CI 9.723-39.978, p-value < 0.001) had higher odds of being of normal weight compared to females. Conclusion: Prevalence of overweight and obesity continue to rise in Ghana, especially among females. Public education and screening as well as interventions that regulate the food environment and make affordable and available healthy food options are needed to control the rise in obesity prevalence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,331 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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