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Enregistrement W2121576638 · doi:10.1371/journal.pone.0046558

Physical Inactivity Mediates the Association between the Perceived Exercising Behavior of Social Network Members and Obesity: A Cross-Sectional Study

2012· article· en· W2121576638 sur OpenAlexafffundabout
Janette Leroux, Spencer Moore, Lucie Richard, Lise Gauvin

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésObesityMediationBody mass indexAssociation (psychology)GerontologyCross-sectional studyOddsMultilevel modelDemographyPsychologyOverweightMedicineLogistic regressionSocial network (sociolinguistics)Odds ratio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Social networks influence the spread of depression, health behaviors, and obesity. The social networks of older urban-dwelling adults were examined to assess whether physical inactivity mediated the association between social networks and obesity. METHODS: Data come from the Montreal Neighborhood Networks and Healthy Aging study (n=2707). Self-reported height and weight were used to calculate body mass index (BMI) with obesity defined as a BMI ≥ 30. A name generator/interpreter instrument was used to elicit participants' core ties (i.e., alters), and assess whether alters exercised regularly and resided in participants' neighborhoods. The International Physical Activity Questionnaire was used to measure physical inactivity. Separate multilevel logistic regression analyses were conducted for younger (18-54 years) and older (55 years plus) age groups to examine the association between the exercising behavior of alters and obesity. Ancillary analyses examined whether the residential location of alters was associated with obesity. Mediation analyses assessed whether physical inactivity mediated the association between alter exercising behavior and obesity. Models adjusted for participant socio-demographic and -economic characteristics. RESULTS: Among the older age stratum (55 years plus), physically inactive individuals were more likely obese (OR 2.14; 95% CIs: 1.48-3.10); participants who had more exercising alters were less likely obese (OR: 0.85; 95% CIs: 0.72-0.99). Physical inactivity mediated the association between exercising alters and obesity. Ancillary analyses showed that having exercising alters in the neighborhood compared to other locations tended to reduce the odds of obesity. CONCLUSION: This work demonstrates the importance of social networks among older adults in facilitating a physically active lifestyle and reducing the odds of obesity. Such findings can inform the design of public health interventions that seek to improve the environmental conditions supporting the physical activity of older adults.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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