Validity of self-report screening for overweight and obesity: Evidence from the Canadian community health survey
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Community health surveys often collect self-report data on body height and weight for the purposes of calculating the Body Mass Index (BMI) and identifying cases of overweight and obesity. The aim of the study was to test the validity of this method and to describe age and gender trends in self-report bias in height, weight, and BMI. Methods: This population survey included 4,615 adolescents and adults from across Canada who were interviewed and then measured in their homes. Overweight and obesity were identified using self-reports and cut points in BMI. Results: Self-reports correlated highly with body measurements but on average, self-reported height was 0.88 cm greater than measured height, self-reported weight was 2.33 kg less than measured weight, and BMI derived from self-reports was 1.16 lower than BMI derived from measurements. Consequently, self-reports yielded lower rates of overweight (31.87%) and obesity (15.32%) than measurements (33.67% and 22.92%, respectively). The magnitude and variability of self-report bias in BMI were related to female gender, older age, and the presence of overweight or obesity. Discussion: Comparison of self-reported and measured height and weight indicated that most survey respondents under-reported weight and over-reported height. Intentional or not, these biases were compounded in the BMI formula and affected the accuracy of self-reports as a tool for identifying weight problems. Self-reports may be easier to collect than body measurements but should not be used exclusively as an obesity surveillance tool.
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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 | 0,040 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».