Body weight perceptions and eating-related weight control behaviors of on-reserve First Nations youth from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Research investigating the body weight perceptions and eating-related weight control behaviors of First Nations (FN) youth living on reserve in Canada has been scarce. Knowledge of body weight perceptions may help to improve the relevance of initiatives promoting healthy weights. The purpose of this study was to examine the body weight perceptions and eating-related weight control behaviors of grade 6-8 on-reserve FN youth from seven Ontario communities. METHODS: Data were collected from December 2003 to June 2010 from a convenience sample of FN youth (aged 10-14 years) using the Waterloo Web-based Eating Behaviour Questionnaire (WEB-Q). Participants were categorized into body mass index (BMI) categories based on International Obesity Task Force (IOTF) cut points. Frequency statistics were computed in the comparison of measured BMI and weight perceptions and weight control behaviors. Differences by BMI category were tested using Pearson Χ2 tests. RESULTS: A total of 267 youth from seven Ontario FN communities participated in the study (48.6% male). Overall, 36.3% of youth were overweight and 21.3% were obese (combined total of 57.6%). Similar to non-Aboriginal youth, a greater proportion of FN girls who were at a normal weight were concerned that their weight was too high compared to boys. However, one-third of normal weight boys were currently trying to lose weight. A greater proportion of obese girls were trying to lose weight compared to boys. Overall, a large proportion of both overweight boys and girls were attempting to gain weight. CONCLUSIONS: The present study provides a unique investigation into the weight perceptions and weight control behaviors of on-reserve FN youth living in isolated communities in Ontario, Canada. Many of the perceptions elucidated in this study are similar to those observed in non-Aboriginal youth, while others differed. The knowledge of these perceptions and further research to investigate what factors influences them will help to customize health promoting initiatives that are relevant to the youth in the participating communities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».