Multi-level examination of correlates of active transportation to school among youth living within 1 mile of their school
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Active transportation to school is a method by which youth can build physical activity into their daily routines. We examined correlates of active transportation to school at both individual- (characteristics of the individual and family) and area- (school and neighborhood) levels amongst youth living within 1 mile (1.6 km) of their school. METHODS: Using the 2009/10 Canadian Health Behaviour in School-Aged Children (HBSC) survey, we selected records of students (n = 3 997) from 161 schools that resided in an urban setting and lived within 1 mile from their school. Student records were compiled from: (1) individual-level HBSC student questionnaires; (2) area-level administrator (school) questionnaires; and (3) area-level geographic information system data sources. The outcome, active transportation to school, was determined via a questionnaire item describing the method of transportation that individual students normally use to get to school. Analyses focused on factors at multiple levels that potentially contribute to student decisions to engage in active transportation. Multi-level logistic regression analyses were employed. RESULTS: Approximately 18% of the variance in active transportation was accounted for at the area-level. Several individual and family characteristics were associated with engagement in active transportation to school including female gender (RR vs. males = 0.86, 95% CI: 0.80-0.91), having ≥2 cars in the household (RR vs. no cars = 0.87, 0.74-0.97), and family socioeconomic status (RR for 'not well off' vs. 'very well off' = 1.14, 1.01-1.26). Neighborhood characteristics most strongly related to active transportation were: the length of roads in the 1 km buffer (RR in quartile 4 vs. quartile 1 = 1.23, 1.00-1.42), the amount of litter in the neighborhood (RR for 'major problem' vs. 'no problem' = 1.47, 1.16-1.57), and relatively hot climates (RR in quartile 4 vs. quartile 1 = 1.33 CI, 1.05-1.53). CONCLUSION: Engagement in active transportation to school was related to multiple factors at multiple levels. We identified gender, perception of residential neighborhood safety, the percentage of streets with sidewalks, and the total length of roads as the most important correlates of active transportation to school.
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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 | 0,001 |
| 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 ».