Prévalence du syndrome métabolique et de ses facteurs de risque chez les enfants et les adolescents canadiens : Enquête canadienne sur les mesures de la santé, cycle 1 (2007-2009) et cycle 2 (2009-2011)
Bibliographic record
Abstract
Introduction Nous avons étudié la prévalence du syndrome métabolique (SMet) et de ses facteurs de risque ainsi que l’influence du statut socioéconomique chez les enfants et les adolescents canadiens. Méthodologie Nous avons inclus dans notre étude les 1228 répondants de l’Enquête canadienne sur les mesures de la santé, cycle 1 (2007-2009) et cycle 2 (2009-2011), âgés de 10 à 18 ans et ayant fourni un échantillon de sang à jeun. Nous avons utilisé les définitions consensuelles du SMet proposées par la Fédération internationale du diabète (FID) pour les enfants et adolescents (10 à 15 ans) et pour les adultes (16 ans et plus). Nous avons mesuré la prévalence du SMet et de ses facteurs de risque ainsi que les différences en fonction du statut socioéconomique au moyen de tests du χ2. Résultats La prévalence du SMet était de 2,1 %. Le tiers (37,7 %) des répondants présentaient au moins un facteur de risque, les plus répandus étant l’obésité abdominale (21,6 %), un faible taux de C-HDL (19,1 %) et un taux de triglycérides élevé (7,9 %). Cette combinaison d’obésité abdominale, de faible taux de C-HDL et de taux élevé de triglycérides correspondait à 61,5 % des cas de SMet. Les participants des ménages de la tranche supérieure de revenu et bénéficiant d’un niveau de scolarité élevé présentaient la plus faible prévalence d’un ou de plusieurs facteurs de risque du SMet, d’obésité abdominale et de faible taux de C-HDL. Conclusion La prévalence du SMet (2,1 %) s’est révélée inférieure à celle mesurée auparavant pour le Canada (3,5 %) et les États-Unis (4,2 % à 9,2 %), sans doute en raison de l’application stricte des critères de la FID pour l’étude du SMet. Le tiers des enfants et des adolescents canadiens présentaient au moins un facteur de risque de SMet. Comme le risque de SMet augmente avec l’âge, ces estimations de la prévalence, couplées à une prévalence nationale de l’obésité d’environ 10 % chez les jeunes, laissent entrevoir un accroissement du risque de SMet et d’autres maladies chroniques chez les jeunes Canadiens.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".