Effects of social determinants of health on obesity among urban women of reproductive age
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a major global public health problem. It is spreading very fast in low- and middle-income countries and has reached world record levels in some of them. In Ghana, it has increased by over 65% among urban women in the past three decades. This study investigated the effects of social determinants of health on obesity among women in urban Ghana. The study analyzed the Ghana demographic and health survey data. These are nationally representative data collective every five years across low- and middle-income countries. A total of 1,204 urban women were included in the analysis. Body mass index was the outcome variable of interest. We used logistic regression to model the effects of the various social determinants of health on obesity. The results showed that 40% (95% confidence interval (CI) = 25.4, 57.0) and 36.7% (95% CI = 25.6, 49.3) of women who had higher education and those whose partners had higher education suffered from obesity, respectively. Women living in rich households had a five times higher prevalence of obesity than those in poor households (28.8% vs 5.7%). Further, 33.4% (95% CI = 18.5, 19.3) of women who occupied managerial positions were obese. The results from the multivariable logistic regression analysis suggested that compared to women in poor households, those in rich households were 3.4 times (95% CI = 1.31, 8.97) more likely to suffer from obesity. Women whose main occupation was agriculture were 81% (aOR = 0.19; 95% CI = 0.034, 0.99) less likely to suffer from obesity compared to those with no occupation. The results suggest that the various social determinants of health (SDH) included in the analysis significantly influence obesity outcomes. Women and partner education levels, occupying a managerial position, and living in rich households increase the risk of obesity. Interventions to address the rising obesity in urban Ghana should have specific packages targeted at these sub-groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».