کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7457850 | 1484526 | 2015 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Exploring the forest instead of the trees: An innovative method for defining obesogenic and obesoprotective environments
ترجمه فارسی عنوان
بررسی جنگل به جای درختان: روش نوآورانه برای تعریف محیط اطراف و محافظتی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
محیط زیست ترسناک، چاقی دوران کودکی، جنگل تصادفی مشروط، خصوصیات فیزیکی، ویژگی های غذا، ویژگی های اجتماعی،
موضوعات مرتبط
علوم پزشکی و سلامت
پزشکی و دندانپزشکی
سیاست های بهداشت و سلامت عمومی
چکیده انگلیسی
Past research has assessed the association of single community characteristics with obesity, ignoring the spatial co-occurrence of multiple community-level risk factors. We used conditional random forests (CRF), a non-parametric machine learning approach to identify the combination of community features that are most important for the prediction of obesegenic and obesoprotective environments for children. After examining 44 community characteristics, we identified 13 features of the social, food, and physical activity environment that in combination correctly classified 67% of communities as obesoprotective or obesogenic using mean BMI-z as a surrogate. Social environment characteristics emerged as most important classifiers and might provide leverage for intervention. CRF allows consideration of the neighborhood as a system of risk factors.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Health & Place - Volume 35, September 2015, Pages 136-146
Journal: Health & Place - Volume 35, September 2015, Pages 136-146
نویسندگان
Claudia Nau, Hugh Ellis, Hongtai Huang, Brian S. Schwartz, Annemarie Hirsch, Lisa Bailey-Davis, Amii M. Kress, Jonathan Pollak, Thomas A. Glass,