Self-Reported Sitting Time in New York City Adults, The Physical Activity and Transit Survey, 2010–2011
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Recent studies have demonstrated the negative health consequences associated with extended sitting time, including metabolic disturbances and decreased life expectancy. The objectives of this study were to characterize sitting time in an urban adult population and assess the validity of a 2-question method of self-reported sitting time. METHODS: The New York City Health Department conducted the 2010-2011 Physical Activity and Transit Survey (N = 3,597); a subset of participants wore accelerometers for 1 week (n = 667). Self-reported sitting time was assessed from 2 questions on time spent sitting (daytime and evening hours). Sedentary time was defined as accelerometer minutes with less than 100 counts on valid days. Descriptive statistics were used to estimate the prevalence of sitting time by demographic characteristics. Validity of sitting time with accelerometer-measured sedentary time was assessed using Spearman's correlation and Bland-Altman techniques. All data were weighted to be representative of the New York City adult population based on the 2006-2008 American Community Survey. RESULTS: Mean daily self-reported sitting time was 423 minutes; mean accelerometer-measured sedentary time was 490 minutes per day (r = 0.32, P < .001). The mean difference was 49 minutes per day (limits of agreement: -441 to 343). Sitting time was higher in respondents at lower poverty and higher education levels and lower in Hispanics and people who were foreign-born. CONCLUSION: Participants of higher socioeconomic status, who are not typically the focus of health disparities-related research, had the highest sitting times; Hispanics had the lowest levels. Sitting time may be accurately assessed by self-report with the 2-question method for population surveillance but may be limited in accurately characterizing individual-level behavior.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».