Correlates of Total Sedentary Time and Screen Time in 9–11 Year-Old Children around the World: The International Study of Childhood Obesity, Lifestyle and the Environment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Previously, studies examining correlates of sedentary behavior have been limited by small sample size, restricted geographic area, and little socio-cultural variability. Further, few studies have examined correlates of total sedentary time (SED) and screen time (ST) in the same population. This study aimed to investigate correlates of SED and ST in children around the world. METHODS: The sample included 5,844 children (45.6% boys, mean age = 10.4 years) from study sites in Australia, Brazil, Canada, China, Colombia, Finland, India, Kenya, Portugal, South Africa, the United Kingdom, and the United States. Child- and parent-reported behavioral, household, and neighborhood characteristics and directly measured anthropometric and accelerometer data were obtained. Twenty-one potential correlates of SED and ST were examined using multilevel models, adjusting for sex, age, and highest parental education, with school and study site as random effects. Variables that were moderately associated with SED and/or ST in univariate analyses (p<0.10) were included in the final models. Variables that remained significant in the final models (p<0.05) were considered correlates of SED and/or ST. RESULTS: Children averaged 8.6 hours of daily SED, and 54.2% of children failed to meet ST guidelines. In all study sites, boys reported higher ST, were less likely to meet ST guidelines, and had higher BMI z-scores than girls. In 9 of 12 sites, girls engaged in significantly more SED than boys. Common correlates of higher SED and ST included poor weight status, not meeting physical activity guidelines, and having a TV or a computer in the bedroom. CONCLUSIONS: In this global sample many common correlates of SED and ST were identified, some of which are easily modifiable (e.g., removing TV from the bedroom), and others that may require more intense behavioral interventions (e.g., increasing physical activity). Future work should incorporate these findings into the development of culturally meaningful public health messages.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».