Longitudinal levels and bouts of sedentary time among adolescent girls
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescent girls are one of the most sedentary demographic groups. A better understanding of their accumulation of sedentary time is needed to inform future interventions. The purpose of this study was to examine the longitudinal levels and bouts of objectively measured sedentary time accumulated during different days of the week and periods of the weekday among a large sample of adolescent girls. METHODS: The results are based on 655 adolescent girls from the Girls in Sport Intervention and Research Project. Levels and bouts of sedentary time were derived from accelerometer data collected at baseline and 18-month follow-up. Total, weekday, weekend, school (i.e., morning bell to afternoon bell), after school (i.e., afternoon bell to 19:00), and evening (i.e. 19:01 to 23:59) sedentary time levels and bouts were calculated. Repeated-measures ANCOVAs were conducted to examine differences in sedentary time levels and bouts between days and time periods after adjusting for wear time, accelerometer model, and intervention group. RESULTS: Cross-sectional analyses revealed that levels and bouts of sedentary time were higher on weekdays compared to weekend days at baseline. Similar trends were observed at follow-up. In addition, percentage of wear time spent sedentary and bouts/hr of sedentary time were highest in the evening compared to the school and after school periods at both baseline and follow-up. Longitudinal analyses revealed that levels and bouts of sedentary time were higher at follow-up compared to baseline across the different days of the week and periods of the weekday examined, with the biggest increase (15%) occurring in the school period. CONCLUSIONS: Future interventions targeting sedentary time among adolescent girls should consider developing strategies to reduce and break up prolonged sedentary time during the school day and in the evening.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».