Association between sedentary behavior, physical activity, and obesity: inactivity among active kids.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Sedentary behavior and physical activity are not mutually exclusive behaviors. The relative risk of overweight for adolescents who are highly sedentary and highly physically active is unclear. A better understanding of the relationship between sedentary behaviors, physical activity, and body mass index (BMI) would provide insight for developing interventions to prevent or reduce overweight. METHODS: Using the physical activity module of the School Health Action, Planning and Evaluation System (SHAPES), we collected data from 25,060 students in grades 9 through 12 from 76 secondary schools in Ontario, Canada. Sex-specific logistic regression analyses were performed to examine how BMI, weight perceptions, social influences, team sports participation, and smoking behavior were associated with being 1) high active-high sedentary, 2) low active-low sedentary, and 3) low active-high sedentary. RESULTS: Low active-high sedentary boys were more likely to be overweight than high active-low sedentary boys (adjusted odds ratio [AOR], 1.60; 95% confidence interval [CI], 1.01-2.58). When compared with high active-low sedentary girls, girls who were low active-high sedentary (OR, 2.24; 95% CI, 1.23-4.09) or high active-high sedentary (OR, 1.91; 95% CI, 1.01-3.61) were more likely to be overweight. CONCLUSION: Sedentary behavior may moderate the relationship between physical activity and overweight. Developing a better understanding of sedentary behavior in relation to physical activity and overweight is critical for preventing and reducing overweight among youth.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».