Life-course socioeconomic status and obesity: scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIF: The life-course approach is believed to enhance our understanding of the intricate links between life-course socioeconomic status and obesity. In this scoping review, we delve into the literature that examines the links between life-course socioeconomic status and obesity and aim to characterize the life-course approach that was used. METHODS: Our search strategy was based on the PRISMA checklist and was performed using three databases: Medline (PubMed), GeoBase (Embase), and Web of Science. We focused on studies that identify life-course socioeconomic and built environment indicators and associate them with body weight status indicators. RESULTS: Using stringent inclusion criteria, we identified 52 relevant studies. Our analysis identified three main methodological strategies for studying the influence of life-course socioeconomic status on obesity. The main methodological approaches identified that characterize life-course approach are: 1) sensitive periods, 2) social mobility, or 3) risk accumulation. We found that low socioeconomic status in childhood, adulthood, or late adulthood; a disadvantaged socioeconomic trajectory; and cumulative exposure to socioeconomic disadvantages throughout the life-course increased the risk of obesity. Notably, the association between life-course socioeconomic status and obesity was significantly stronger for women in 56% of the studies. CONCLUSION: The social inequalities in obesity observed today are the outcome of socioeconomic inequalities accumulated over the life course. 56% of studies show that the influence of life-course socioeconomic status on socioeconomic inequalities in obesity is even stronger in women. Policymakers should prioritize specific interventions aimed at reducing socioeconomic disparities in obesity, particularly among women.
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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 | 0,014 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».