MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte

Immigration Status and Household Income as Predictors of Childhood Obesity

2023· article· en· W4410000922 sur OpenAlexaboutno aff
Bhaumik Patel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationObesityChildhood obesityDemographic economicsEnvironmental healthEconomicsMedicineGeographyOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,313 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetFood Security and Health in Diverse Populations→Travaux en français237 207→