Prevalence of obesity using new adiposity indices among the Barwar community: A Denotified Tribe of Gonda district, Uttar Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The present study assesses the prevalence of obesity using new adiposity indices and evaluatesthe association between socio-demographic factors and combined obesity among the denotified tribe of Gonda district, Uttar Pradesh, India. Materials and methods The present study was undertaken among 315 rural adults (141 males; 174 females) aged 20–59 years. Sex wise mean differences were observed by the t test. The Chi-square tests were used for any significant relationships between categorical variables. Binary logistic regression was used to identify the risk factors for combined obesity. ROC curve was used for predicting the combined obesity. Results The prevalence's of combined general obesity, combined central obesity, and overall combined obesity are 34.9%, 69.8%, and 75.6% respectively.Combined obesity always shows higher prevalence of obesity than any obesity-related single parameter. The prevalence of single obesity, dual obesity, and no obesity is 46.3%, 29.3% and 24.4% respectively. In the case of all socio demographic parameters, widow shows the high risk of CGO (OR = 8.83, CI: 1.97–39.58, p=<0.01) and the higher age groups (50–59 years) show the higher risk of CCO (OR = 4.95, CI: 2.47–9.90, p=<0.001) and OCO (OR = 6.51, CI: 2.68–15.84, p=<0.001). Conclusion The current study concludes that any single parameter or index is not enough to measure the actual prevalence of obesity. The present study shows females have a higher prevalence of all three types of combined obesity than males. Combined obesity assesses the overall magnitude of obesity and identifies communities with multiple obesity parameters.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».