Life-course socioeconomic status and obesity: scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle