Correlates of Multiple Chronic Disease Behavioral Risk Factors in Canadian Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
The authors assessed individual, social, and school correlates of multiple chronic disease behavioral risk factors (physical inactivity, sedentary behavior, tobacco smoking, alcohol drinking, and high body mass index) in a representative sample of Canadian youth aged 10-15 years (mean = 12.5 years) attending public schools. Cross-sectional data (n = 1,747) from cycle 4 (2000-2001) of the National Longitudinal Survey of Children and Youth were used. Ordinal regression models were constructed to investigate associations between selected covariates and multiple behavioral risk-factor levels (0/1, 2, 3, or 4/5 risk factors). Older age (odds ratio (OR) = 1.95, 95% confidence interval (CI): 1.21, 3.13), caregiver smoking (OR = 1.49, 95% CI: 1.09, 2.03), reporting that most/all of one's peers smoked (OR = 7.31, 95% CI: 4.00, 13.35) or drank alcohol (OR = 3.77, 95% CI: 2.18, 6.53), and living in a lone-parent family (OR = 1.94, 95% CI: 1.31, 2.88) increased the likelihood of having multiple behavioral risk factors. Youth with high self-esteem (OR = 0.92, 95% CI: 0.85, 0.99) and youth from families with postsecondary education (OR = 0.58, 95% CI: 0.41, 0.82) were less likely to have a higher number of risk factors. Although several individual and social characteristics were associated with multiple behavioral risk factors, no school-related correlates emerged. These variables should be considered when planning prevention programs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».