Différences entre les sexes quant à l’association longitudinale entre classes latentes multiniveaux de comportements à risque associés aux maladies chroniques et indice de masse corporelle chez les adolescents
Bibliographic record
Abstract
Introduction Peu d’études ont évalué la relation entre des comportements à risque associés aux maladies chroniques et l’indice de masse corporelle (IMC) dans un contexte longitudinal sexospécifique. Cette étude s’appuie sur des analyses sexospécifiques pour évaluer dans quelle mesure des classes latentes de comportements à risque associés aux maladies chroniques fixées au départ sont liées à l’IMC et au statut pondéral lors du suivi. Méthodologie Des données longitudinales provenant de 4 510 élèves de la 9e à la 12e année, suivis de 2013 à 2015 dans le cadre de l’étude COMPASS, ont servi à évaluer les différences entre les sexes dans l’association décalée entre des classes latentes déterminées au départ (d’activité physique et de consommation de substances) et l’IMC lors des phases ultérieures au moyen de modèles multiniveaux à effets mixtes. Nos modèles de régression multiniveaux ont permis d’évaluer l’association entre deux classes latentes, les jeunes expérimentateurs actifs et les jeunes inactifs qui ne consomment pas, et l’IMC, lorsque les données sont stratifiées selon le sexe. Résultats Les garçons inactifs qui ne consomment pas ont été associés à un IMC continu plus élevé de 0,29 (IC à 95 % : 0,057 à 0,53) ainsi qu’à une probabilité d’embonpoint ou d’obésité supérieure de 72 % (RC = 1,72; IC à 95 % : 1,2 à 2,4) pour l’IMC binaire lors du suivi par rapport aux garçons actifs qui expérimentent la consommation de substances. Aucune association significative n’a été décelée chez les filles. Conclusion Au fil du temps, l’activité physique joue un rôle protecteur relativement à l’IMC chez les garçons. La consommation de substances et l’inactivité physique devraient toutes deux être ciblées par les efforts de prévention de l’obésité. La stratification selon le sexe dans les analyses est également importante, car l’augmentation de l’IMC dépend de facteurs différents chez les garçons et chez les filles.
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 | 0.009 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".