The COVID‐19 Pandemic and the Prevalence of Childhood Obesity in Turkiye
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the prevalence of overweight and obesity in school-age children in Isparta Province, Turkiye, during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, and to compare the results with those of previous studies conducted in Isparta in 2005, 2009, and 2014. METHODS: The study was carried out in schools in the city center of Isparta in March 2022, during which the weight and height of students were measured using a scale and stadiometer, and the body mass indices (BMI), BMI percentiles, and z scores were calculated. RESULTS: Of the 8871 students assessed, 4547 (51.3%) were female and the mean age of the sample was 11.92 ± 3.42 (6-18.93) years. The prevalence of overweight was 12%, the prevalence of obesity was 14.5%, and the prevalence of overweight + obesity was 26.5%. A comparison of the figures since 2005 revealed the prevalence of overweight to be stable, while the prevalence of obesity and the prevalence of overweight + obesity were found to have witnessed a increase (χ 2 : 57.01, P < 0.001). The prevalence of obesity was 13% among girls under 11 years of age and 14.3% among girls over 11 years of age; and 18.2% and 12.8% among boys under and over 11 years of age, respectively (χ 2 : 23.26, P < 0.001). The prevalence of obesity was significantly higher in boys under 11 years of age. CONCLUSIONS: The prevalence of overweight + obesity was nearly stable in the 3 studies conducted over the 17-year period, but we witnessed an increase in our most recent study conducted during the pandemic. The prevalence of obesity is significantly higher in boys under 11 years of age.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».