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Enregistrement W4399816037 · doi:10.3329/icmj.v13i1.73873

Factors Associated with Overweight/Obesity among Rural Secondary School Children in Bangladesh

2024· article· en· W4399816037 sur OpenAlexaff
Shakira Tur Rahman, Md Nurul Amin, Md Jawadul Haque, Md Entekhab Ul Alam, Shathi Kumar, Rawson Kamal, Md Abu Syem, Shah Amanath Ullah, Nelofar Yasmin, Farhana Yasmin, Asadur Rahman, Shubhra Prakash Paul, Shitil Ibna Islam

Notice bibliographique

RevueIbrahim Cardiac Medical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightObesityEnvironmental healthMedicinePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Objective: Unhealthy dietary patterns in combination with a sedentary lifestyle could be contributing to some major health issues worldwide. Obesity in children and adolescents can have short- and long-term adverse health consequences including early mortality. Although previously limited to urban areas, with the rapid adoption of urban lifestyle by the rural people the problem is now ubiquitous. It is difficult to develop a policy for promoting health and reducing obesity among adolescents living in rural regions since there is a lack of information on the factors that contribute to this problem. The present study was, therefore undertaken to evaluate the factors influencing overweight and obesity among rural adolescents. Methods: This cross-sectional study was done based on data collected by students of Rajshahi Medical College as part of their RFST (Rural Field-site Training) in 2019 from a rural area of Rajshahi, Bangladesh. A total of 535 students from two rural secondary schools participated in the study. Every alternate student of those schools from class VI-X was then included in the study as a respondent. The weight and height of the selected students were first taken followed by data collection on variables of interest. Using weight and height data, the body mass index (BMI) of the respondents was first determined and was plotted on a growth chart (recommended by CDC, Atlanta) to find the percentile. Then the nutritional status of the individual respondents was determined based on their percentile status and was classified as underweight, normal, overweight, or obese. Results: Almost one-fifth (18.2%) of the respondents was found overweight or obese. Upon comparing respondents’ demographic characteristics, food and exercise behaviour between overweight & obese and normal & underweight groups, the former group was found younger than the latter group. Respondents’ socioeconomic status (SES) was associated with their nutritional status with overweight & obese adolescents being significantly higher in the Middle- and rich SES group (78.4%) than in the poor and lower middle-class (61.4%). Neither dietary nor exercise behaviour was associated with the nutritional status of the respondents. Although the majority (84.2%) of normal & underweight adolescents preferred low to medium-calorie snacks, overweight and obese adolescents were more likely to choose high-calorie snacks. Fast walking and running were the more common forms of exercise behaviour and of longer duration among the overweight & obese cohort than those among normal & underweight cohorts. Conclusion: The study concluded that the period of early adolescence is vulnerable to developing obesity. Adolescents belonging to middle and well-off SES are more prone to be overweight or obese than those belonging to lower middle & poor SES. However, exercise, physical activity, and dietary habits of adolescents do not influence their nutritional status. Ibrahim Card Med J 2023; 13 (1&2): 19-25

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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