Prevalence of Obesity among School-going Children in India: A Comprehensive Systematic Review, Meta-analysis, and Spatial Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Childhood obesity is a notable public health concern in India and other developing nations. There are many published articles on the prevalence of obesity among school children in various states of India. Estimating obesity prevalence at state and national levels will help understand its distribution and guide effective prevention strategies. To estimate the pooled prevalence of obesity among school-going children in India using a systematic review and spatial analysis. This systematic review and meta-analysis include cross-sectional studies from 1995 to 2023, reporting the prevalence of obesity among school-going children in India. Two authors independently screened and extracted data from PubMed, Scopus, and the Web of Science. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, and the random effect model was used as there was high heterogeneity (I 2 >50%). Spatial analysis and cumulative meta-analysis were performed using R and STATA software. A total of 125 articles were selected based on the inclusion and exclusion criteria. The overall pooled prevalence of obesity was found to be 6.97% (95% CI: 5.97, 7.97). Among the different regions of India, the highest pooled prevalence was found in the Northern region, that is, 8.58% (95% CI: 5.47, 11.69), and the lowest in the Central region, that is, 5.63% (95% CI: 3.95, 7.31). The cumulative analysis indicated a rising trend in the prevalence of obesity among school-going children over the years. This meta-analysis offers vital insights into its scope and geographical distribution, helping to develop effective strategies to prevent its persistence into adulthood. Trial registration: The PROSPERO registration number is CRD42023431574.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».