The health consequences of obesity history and weight fluctuations in adulthood
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of Canadians living with obesity has increased over the past four decades. Disease and mortality risk increase as the number of years lived with obesity increases. Methods: This study used self-reported weight history and health data collected from 2007 to 2011 via the Canadian Health Measures Survey (n = 5,761) to examine whether increased exposure to obesity during adulthood increases the odds of having poor health outcomes. Results: The percentage of respondents with an obesity-related chronic condition was lower among those who did not have obesity at the time of survey or report having obesity in the past (50.6%) compared with those who did not have obesity at the time of the survey but did in the past (65.9%) or who had obesity at the time of the survey and in the past (71.1%). Relative to never having obesity, having obesity in the past but not at present or having obesity in the past and at present were associated with increased odds of having a range of chronic conditions. The highest odds were observed for type 2 diabetes (odd ratio (OR) = 3.26, 95% confidence interval (CI): 2.40 to 4.43 and OR = 5.36, 95% CI: 3.88 to 7.41), hypertension (OR = 2.41, 95% CI: 1.69 to 3.44 and OR = 3.76, 95% CI: 2.84 to 4.97), and poor or fair self-rated general health (OR = 2.04, 95% CI: 1.51 to 2.76 and OR = 2.68, 95% CI: 2.11 to 3.40). Interpretation: Having had obesity in the past, regardless of current obesity status, was associated with increased odds of poor health outcomes. Obesity history information should be considered when estimating the population burden of obesity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».