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Enregistrement W4285094839 · doi:10.1038/s41366-022-01171-7

Household income and maternal education in early childhood and risk of overweight and obesity in late childhood: Findings from seven birth cohort studies in six high-income countries

2022· article· en· W4285094839 sur OpenAlexafffundabout
Pär Andersson White, Yara Abu Awad, Lise Gauvin, N. Spencer, Susan A Clifford, Béatrice Nikièma, Junwen Yang‐Huang, Jeremy D. Goldhaber‐Fiebert, Wolfgang Markham, Fiona Mensah, Amy van Grieken, Hein Raat, Vincent W. V. Jaddoe, Johnny Ludvigsson, Tomas Faresjö, Louise Séguin, Kate E. Pickett, Guannan Bai, Philippa K Bird, Åshild Faresjö, Kate Francis, Sharon Goldfeld, Elodie O’Connor, Susan Woolfenden

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Obesity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensCree Board of Health and Social Services of James BayCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchConcordia University
Mots-clésOverweightSocioeconomic statusObesityChildhood obesityMedicineCohortEarly childhoodEnvironmental healthCohort studyHousehold incomeFamily incomeLow incomeDemographyPediatricsPsychologyGeographySocioeconomicsDevelopmental psychologyPopulationEconomic growthEndocrinologyEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: This study analysed the relationship between early childhood socioeconomic status (SES) measured by maternal education and household income and the subsequent development of childhood overweight and obesity. SUBJECTS/METHODS: Data from seven population-representative prospective child cohorts in six high-income countries: United Kingdom, Australia, the Netherlands, Canada (one national cohort and one from the province of Quebec), USA, Sweden. Children were included at birth or within the first 2 years of life. Pooled estimates relate to a total of N = 26,565 included children. Overweight and obesity were defined using International Obesity Task Force (IOTF) cut-offs and measured in late childhood (8-11 years). Risk ratios (RRs) and pooled risk estimates were adjusted for potential confounders (maternal age, ethnicity, child sex). Slope Indexes of Inequality (SII) were estimated to quantify absolute inequality for maternal education and household income. RESULTS: Prevalence ranged from 15.0% overweight and 2.4% obese in the Swedish cohort to 37.6% overweight and 15.8% obese in the US cohort. Overall, across cohorts, social gradients were observed for risk of obesity for both low maternal education (pooled RR: 2.99, 95% CI: 2.07, 4.31) and low household income (pooled RR: 2.69, 95% CI: 1.68, 4.30); between-cohort heterogeneity ranged from negligible to moderate (p: 0.300 to < 0.001). The association between RRs of obesity by income was lowest in Sweden than in other cohorts. CONCLUSIONS: There was a social gradient by maternal education on the risk of childhood obesity in all included cohorts. The SES associations measured by income were more heterogeneous and differed between Sweden versus the other national cohorts; these findings may be attributable to policy differences, including preschool policies, maternity leave, a ban on advertising to children, and universal free school meals.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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