Perception and Misperception of Health Enhancing Physical Activity among Urban Community Dwellers in Ibadan, Nigeria: Profiling the Underestimators, the Overestimators, and the Realists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ability to initiate and sustain health enhancing behaviour including physical activity requires appropriate self-perception of such activities. This study was conducted to investigate whether a group of Nigerian urban community dwellers are able to demonstrate a good perception of their physical activity behaviour. METHODOLOGY: The study was a cross-sectional survey of 1,153 urban community dwellers from three local government areas of Ibadan, Southwest Nigeria. Physical activity perception was assessed first; by self-rating of their physical activity based on a moderate-level physical activity vignette, followed by comparison with a more objective measure using the Short Questionnaire to Assess Health-Enhancing Physical Activity (SQUASH). Participants were thereafter classified as underestimators, overestimators, realistic actives or realistic inactives. Data were analysed using descriptive and inferential statistics, with the influence of sociodemographic characteristics on physical activity perception of participants tested with multiple logistic regression analyses at p<0.05. RESULTS: A total of 604 (52.4%) of the community dwellers were physically inactive, but only 269 (23.3%) correctly rated themselves as inactive, 335 (29.1%) participants overestimated their physical activity level and 2.7% underestimated theirs. The odds of overestimation of physical activity was higher in middle-aged participants (OR=2.16; 95% CI=1.75-3.11) but lower among female participants (OR=0.58; 95% CI=0.30-0.79). Being a realistic inactive was associated with increasing age, female gender and higher income. CONCLUSIONS: About half of the community dwellers were physically inactive with about half of them having a misperception of their activity levels. Misperceptions and realities about physical activity were generally linked to sociodemographic characteristics. A specially designed educational intervention programme may provide more insight to the community dwellers about their physical activities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».