Changes in body mass index and its association with socio-demographic characteristics between 2010 and 2016 in Singapore
Notice bibliographique
Résumé
Background: Epidemiological studies have observed an increase in the prevalence of obesity in both western and Asian countries. This study aims to compare the distribution of body mass index (BMI) in the general population of Singapore between 2010 and 2016, and to explore the socio-demographic risk factors associated with it. Methods: Data for this study were extracted from two national-wise studies in 2010 and 2016, two population-based, cross-sectional epidemiological studies. BMI cut-off scores were used as an indicator to assess obesity in this study, and the data included in the analysis was self-reported by the respondents. Results: Overall, the study observed decreasing prevalence in underweight and normal weight categories; and an increasing prevalence in overweight and obesity categories in the Singapore adult population between 2010 and 2016. Age, gender, ethnicity, marital status, and educational level were found to be significantly associated with BMI categories. Conclusion: The observed increase in the population's BMI between 2010 and 2016 may lead to an increase in the incidence of chronic diseases in Singapore. Our study findings add to the existing local literature and provides data for evidence-based policymaking on health-related interventions and program planning.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».