Immigration Status and Household Income as Predictors of Childhood Obesity
Notice bibliographique
Résumé
Childhood obesity rates have been on a remarkably steep rise in recent years. According to recent literature, the rate in the United States alone has more than doubled compared to other regions in the world such as Australia, Canada and Europe1,2 . Especially in the African immigrant community, there has been speculation of a higher prevalence of childhood obesity in the United States3 . This warranted further investigation into demographic factors impacting childhood obesity rates and their subsequent consequences with other clinical diseases such as diabetes and heart disease. The CDC reports that in 2011-2014, among individuals ages 2 to 19, the prevalence of obesity decreased as the head of household’s level of education increased 3 . However, looking at the country of origin for the head of the household mixed with an objective approach to evaluate glycemic control is a novel approach. The focus of the project was to investigate correlation between factors such as immigration status and its relationship to metabolic risk factors predisposing them to other comorbidities in the pediatric population. The datasets used in the study were derived from the Centers for Disease Control’s (CDC) National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) database. For the 2011-2012 dataset, when comparing the mean HbA1c score of obese children, those whose Household reference person was born outside the USA and had some college education or above showed a significantly higher mean HbA1c score compared to the obese children whose Household reference person was born in the USA with the same college education level. There is statistical significance in the means between country of birth and education level (p=0.04).
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».