Estimating leisure-time physical activity energy expenditure in the Canadian population: a comparison of 2 methods
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the impact of 2 different calculation methods for total leisure-time physical activity energy expenditure (LTPAEE) and LTPAEE from different intensity activities on the classification of level of physical activity in the population. Nationally representative cross-sectional data from the Canadian Community Health Survey Cycle 4.1 (2007) were used for this study (N = 64, 397). LTPAEE was calculated using a metabolic equivalent (MET) value of 4.0 for all activities in the "other activity" category for method 1 (currently employed by Statistics Canada) and using activity-specific MET values for method 2. The weighted prevalence and 95% confidence intervals of active (> or =3 kcal.kg-1.day-1 (kkd)), moderately active (1.5-2.9 kkd), and inactive (<1.5 kkd) were determined for each method by demographic characteristics. The agreement between the 2 methods was assessed overall, and for light, moderate, and vigorous activities. There was no difference between methods in the proportion classified as active, moderately active, or inactive for any of the subgroups studied and there was no difference in the distribution or mean LTPAEE between methods. However, assessment of the agreement showed a large number of outliers and a tendency to underestimate LTPAEE from light and vigorous activities while overestimating LTPAEE from moderate activities at the individual level. The results of this study should be considered when performing inferential statistics on the relationship between physical activity and health outcomes.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».