Prevalence of obesity using new adiposity indices among the Barwar community: A Denotified Tribe of Gonda district, Uttar Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe 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 methodsThe 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.ResultsThe 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).ConclusionThe 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 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 | 0,010 | 0,011 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».