Ethnic Differences In Physical Activity In Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To extend the surveillance of physical activity in Canada to include prevalences by self-ascribed ethnicity. Methods Pooled data from cycles 1.1 (2000/01) and 2.1 (2003) of the cross-sectional Canadian Community Health Survey (ages 20–64 yrs; N=1 74,600) were used for this study. Weighted prevalences of self-reported leisure-time physical activity (≥3 kcal/kg/day (kkd); ≥6 kkd) were calculated, and unadjusted and adjusted (model 1: age; model 2: age, income and education) multiple logistic regression models were used to quantify the odds of being physically active (≥3 kkd; ≥6 kkd) across ethnic groups (White referent group). Results The rank order of prevalence of being physically active (> 3 kkd) by ethnicity was: Aboriginal (26%), White (23%), Other (23%), Black (19%), Latin American (19%), West Asian/ Arab (18%), South Asian (17%), East/Southeast Asian (17%). Only 5% of Canadian adults aged 20–64 yrs are active at ≥6 kkd. Aboriginal men and women had the highest prevalences of being physically active at ≥3 kkd (M=32%, F=22%). East/Southeast Asian (19%) and West Asian/Arab men (19%), and South Asian women (12%) had the lowest prevalences of being physically active at ≥3 kkd. Independent of age, household income and education, Aboriginal men were at elevated odds of being physically active compared to Whites (≥3 kkd, OR=1.5, p < 0.05; > 6 kkd, OR=2.6, p < 0.05) while South Asians, East/Southeast Asians, and West Asian/Arab men had significantly lower odds (≥3 kkd, OR=0.6–0.8, p < 0.05). South Asians, East/Southeast Asians, West Asian/Arab, and Black women were less likely to be active compared to Whites (≥3 kkd, OR=0.5–0.7, p < 0.05) after accounting for covariates. In general, living in a household with high income, having a post-secondary degree or higher, and being younger (20–34 yrs) increases the odds of being physically active. Controlling for age, income and education had only small effects on physical activity prevalences across ethnicities. Conclusion These results suggest that the prevalence of physically active Canadian adults varies by age, sex, education, income and ethnicity. Strategies to promote physical activity and prevent physical inactivity should consider these findings. Furthermore, results suggest the increased prevalence of overweight and obesity among Canadian Aboriginals may not be a result of physical inactivity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».