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Enregistrement W2206034934 · doi:10.1136/bmjopen-2015-009418

Neighbourhood urban form and individual-level correlates of leisure-based screen time in Canadian adults

2015· article· en· W2206034934 sur OpenAlexafffundabout
Gavin R. McCormack, Cynthia Mardinger

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWalkabilityNeighbourhood (mathematics)MedicineMarital statusScreen timeGerontologyDemographyBuilt environmentEnvironmental healthPhysical activityPopulationPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Despite evidence for an association between the built environment and physical activity, less evidence exists regarding relations between the built environment and sedentary behaviour. This study investigated the extent to which objectively assessed and self-reported neighbourhood walkability, in addition to individual-level characteristics, were associated with leisure-based screen time in adults. We hypothesised that leisure-based screen time would be lower among adults residing in objectively assessed and self-reported 'high walkable' versus 'low walkable' neighbourhoods. SETTING: The study was undertaken in Calgary, Alberta, Canada in 2007/2008. PARTICIPANTS: A random cross-section of adults who provided complete telephone interview and postal survey data (n=1906) was included. Captured information included leisure-based screen time, moderate-intensity and vigorous-intensity physical activity, perceived neighbourhood walkability, sociodemographic characteristics, self-reported health status, and self-reported height and weight. Based on objectively assessed built characteristics, participant's neighbourhoods were identified as being low, medium or high walkable. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Using multiple linear regression, hours of leisure-based screen time per day was regressed on self-reported and objectively assessed walkability adjusting for sociodemographic and health-related covariates. RESULTS: Compared to others, residing in an objectively assessed high walkable neighbourhood, women, having a college education, at least one child at home, a household income ≥$120 000/year, and a registered motor vehicle at home, reporting very good-to-excellent health and healthy weight, and achieving 60 min/week of vigorous-intensity physical activity were associated (p<0.05) with less leisure-based screen time. Marital status, dog ownership, season, self-reported walkability and achieving 210 min of moderate-intensity physical activity were not significantly associated with leisure-based screen time. CONCLUSIONS: Improving neighbourhood walkability could decrease leisure-based television and computer screen time. Programmes aimed at reducing sedentary behaviour may want to consider an individual's sociodemographic characteristics, physical activity level, health status and weight status, in addition to the walkability of their neighbourhood as these factors were found to be important independent correlates of leisure-based screen time.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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