Clustering of (Un)Healthy Behaviours and Weight Status in New Zealand Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Forming healthy habits during adolescence is essential for setting the stage for healthy behaviours in adulthood. This study examined clustering of health behaviours (physical activity [PA] habits, screen time, fruit and vegetable intake) and weight status in New Zealand adolescents. METHODS: Adolescents from 9 secondary schools in Dunedin (New Zealand) (n=1,008; 45.6% male; age: 15.3±1.4 years) completed an online questionnaire. Participants self-reported PA, screen time outside of school, and fruit and vegetable intake. Height and weight were measured and weight status category was determined using international guidelines. Analysis included a two-step cluster analysis. RESULTS: On average, adolescents participated in ≥60 min of moderate-to-vigorous PA on 4.0±2.1 days/week, with only 16.4% meeting PA guidelines (≥60 min of moderate-to-vigorous PA every day). Adolescents reported 5.6±3.0 hours/day of screen time, with only 13.0% meeting screen time guidelines (≤2 hrs/day). More than half of students reported daily intake of fruit (56.0%) or vegetables (63.0%). However, only 28.6% of students met guidelines for both fruit and vegetable intake (more than once a day). Few students (2.6%) met all three guidelines, 10.3% met two, 29.5% met one and 57.5% did not meet any guideline. Students’ weight status was 2.9% underweight, 67.9% normal weight, 22.1% overweight and 7.1% obese. Six clusters were identified based on health behaviours, weight status (healthy/unhealthy) and gender: 1) non-compliant females with healthy weight (20.3%); 2) non-compliant males with healthy weight (18.5%); 3) non-compliant adolescents of both genders with unhealthy weight (18.8%); 4) healthy nutrition only with mostly healthy weight (17.6%); 5) meeting screen time guidelines, mostly inactive with healthy weight (12.5%); and 6) physically active, some eating healthy, and predominantly males with healthy weight (12.2%). Neither age nor socioeconomic status contributed meaningfully to cluster formation. CONCLUSION: More than half of adolescents are not meeting any of the recommended guidelines for PA, screen time and fruit and vegetable intake. Identifying clusters of adolescents based on relevant characteristics could help tailor interventions to promote healthy lifestyles in adolescents.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».