Five-year predictors of physical activity decline among adults in low-income communities: a prospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity in North America is now endemic, and increased understanding of the determinants of physical inactivity is critical. This analysis identified predictors of declines in physical activity over 5 years among adults in low-income, inner-city neighbourhoods. METHODS: Data on leisure time physical activity were collected in telephone interviews in 1992 and 1997 from 765 adults (47% of baseline respondents), as part of the evaluation of a community-based cardiovascular disease risk reduction program. RESULTS: One-third of 527 participants who were physically active at baseline, were inactive in 1997. Predictors of becoming inactive included female sex (OR = 1.63 95% CI (1.09, 2.43)), older age (1.02 (1.01, 1.04)), higher BMI (1.57 (1.03, 2.40)), poor self-rated health (1.39 (1.05, 1.84)), lower self-efficacy for physical activity (1.46 (1.00, 2.14)), and not using a neighborhood facility for physical activity (1.61 (1.02, 2.14)). CONCLUSION: These results highlight the fact that a variety of variables play a role in determining activity level, from demographic variables such as age and sex, to psychosocial and environmental variables. In addition, these results highlight the important role that other health-related variables may play in predicting physical activity level, in particular the observed association between baseline BMI and the increased risk of becoming inactive over time. Lastly, these results demonstrate the need for multi-component interventions in low-income communities, which target a range of issues, from psychosocial factors, to features of the physical environment.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».