Perceived environment and physical activity: a meta-analysis of selected environmental characteristics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several narrative reviews have been conducted on the literature examining environmental correlates of physical activity (PA). To date these reviews have been unable to provide definitive summaries of observed associations. This study utilizes meta-analytical techniques to calculate summaries of associations between selected environmental characteristics and PA. METHODS: Published studies were identified from electronic databases and searches of personal files. Studies were examined to determine the environmental constructs most frequently studied. Included studies (N = 16) examined at least one identified construct and determined associations between perceived environmental constructs and PA using logistic regression. Data were analyzed separately for crude and adjusted ORs using general-variance based fixed effect models. RESULTS: No significant associations emerged between environmental characteristics and PA using crude OR. The perceived presence of PA facilities (OR 1.20, 95% 1.06-1.34), sidewalks (OR 1.23, 95% 1.13-1.32), shops and services (OR 1.30, 95% 1.14-1.46) and perceiving traffic not to be a problem (OR 1.22, 95% 1.08-1.37) were positively associated with activity using adjusted ORs. Variance in PA accounted for by significant associations ranged from 4% (heavy traffic not a problem) to 7% (presence of shops and services). CONCLUSION: Results of the meta-analysis support the relevance of perceived environmental characteristics for understanding population PA. These results should encourage the use of comprehensive ecological models that incorporate variables beyond basic demographic information.
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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 | 0,024 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».