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Enregistrement W4284971649 · doi:10.1177/10105395221108593

Relationships of Tobacco Use and Kava Consumption to Sex-Associated Variation in Body Composition and Obesity Risk in Melanesian Adults From Vanuatu

2022· article· en· W4284971649 sur OpenAlexaff
Kathryn M. Olszowy, Amanda Roome, Elisabeth Standard, Len Tarivonda, George Taleo, Kelsey N. Dancause

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific Journal of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedicinal Plant Extracts Effects
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesWenner-Gren Foundation
Mots-clésKavaObesityAnthropometryBody mass indexWaistDemographyMedicinePopulationEnvironmental healthTraditional medicineEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity prevalence has increased in low- and middle-income countries (LMICs) over the past several decades, with generally greater occurrence among adult females compared with males. Gendered variation in health behaviors, such as substance use, may play a role in how differences in obesity, body size, and composition manifest in association with sex. This study examines sex-moderated relationships of tobacco smoking and kava consumption with body composition and obesity among 301 Ni-Vanuatu (local self-identification meaning “of Vanuatu”) adults. Data collected included self-reported frequency of substance use as well as anthropometric measurements to assess body mass, composition, and obesity. Tobacco and kava use were associated with reduced measurements of body mass and adiposity in males, and kava use was associated with some elevated measurements of body mass and hip circumference in females. Kava use was also negatively associated with obesity based on waist-to-height ratio among males. These results have implications for evaluation and future research on substance control programs in this population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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