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Enregistrement W4302144763 · doi:10.17615/wvtz-hq87

Lifestyle habits and obesity progression in overweight and obese American young adults: Lessons for promoting cardiometabolic health: Lifestyle habits and obesity progression

2020· article· en· W4302144763 sur OpenAlexaboutno aff
Margeaux K. Akazawa, EunSeok Cha, Hannah M. Lerner, Colleen R. Dawkins, Sandra B. Dunbar, Guillermo E. Umpierrez, Kevin H. Kim

Notice bibliographique

RevueUNC Libraries · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObesityOverweightMedicineGerontologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity among young adults is a growing problem in the United States and is related to unhealthy lifestyle habits such as high caloric intake and inadequate exercise. Accurate assessment of lifestyle habits across obesity stages is important for informing age-specific intervention strategies to prevent and reduce obesity progression. Using a modified version of the Edmonton Obesity Staging System (mEOSS), a new scale for defining obesity risk and predicting obesity morbidity and mortality, this cross sectional study assessed prevalence of mEOSS in 105 overweight/obese young adults and compared young adults’ lifestyle habits across the mEOSS stages. Descriptive statistics, chi-square tests, and one-way analyses of variance (ANOVA) were performed. About 80% of participants (n=83) fell into the mEOSS-2 group and had obesity-related chronic disorders such as diabetes, hypertension and/or dyslipidemia. There were significant differences in dietary quality and dietary patterns across the mEOSS stages. Findings highlighted the significance of obesity prevention and early treatment for overweight and obese young adults to prevent/stop obesity progression.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,332 · 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.

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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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