Research Article A Comparison between Atlantic Canadian and National Correction Equations to Improve the Accuracy of Self-Reported
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
Copyright © 2012 Cynthia L. Murray et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Objectives. To determine whether obesity correction equations for the Canadian general population, which are dependent on the prevalence of obesity, are appropriate for use in Atlantic Canada, which has the highest obesity rates in the country. Also, to compare the accuracy of the national equations to equations developed specifically for the Atlantic Canadian population. Methods. The dataset consisted of Canadian Community Health Survey (CCHS) 2007-2008 data collected on 17,126 Atlantic Canadians and a subsample of adults, who provided measured height and weight (MHW) data. Atlantic correction equations were developed in the MHW subsample. Using separate multiple regression models for men and women, self-reported body mass index (BMI) was corrected by multiplying the self-reported estimate by its corresponding model coefficient and adding the model intercept. Paired t-tests were used to determine whether corrected mean BMI values were significantly more accurate (i.e., closer to measured data) than the equivalent means based on self-reported data. The analyses were repeated using the national equations. Results. Both the Atlantic and the national equations yielded corrected obesity estimates that were significantly more accurate than those based on self-report. Conclusion. The results provide some evidence of the generalizability of the national equations to atypical regions of
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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