Does where you live matter? Leisure-time physical activity among Canadian youth: a multiple cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to explore the population-wide distribution in the practice of leisure-time physical activity among Canadian youth and how physical activity level is influenced by contextual features of the environment. METHODS: We studied the self-reported leisure-time physical activity of 54 832 Canadians aged 12 to 17 years. Observations were structured according to a 4-level geographic hierarchy. The outcome studied was a dichotomous indicator that referred to achieving (or not) the recommended daily level of leisure-time physical activity. To investigate the influence of the contextual features, we conducted multilevel logistic regressions. RESULTS: For both girls and boys, significant variations were observed between health regions and between neighbourhoods within the provinces. Girls who lived in an urban setting showed lower odds of achieving the recommended physical activity level, as did those surveyed during the winter. Boys surveyed during the winter also showed lower odds of achieving the recommended level, but living in an urban setting had no effect on activity levels. Analysis of province-level residuals showed that girls living in Quebec were less likely to achieve the recommended activity level as compared with the national mean, and girls living in Ontario and British Columbia were more likely to achieve that threshold. Boys living in Ontario were more likely to achieve the recommended activity level as compared with the national mean. Youth had up to a 17% increased chance of achieving the recommended physical activity level if they lived in a context with a higher activity achievement level. INTERPRETATION: Leisure-time physical activity was associated with environmental factors at multiple geographic scales among Canadian youth. The variation was more important at the neighbourhood level. The results provide rationale for further investigation into how leisure-time physical activity is promoted in different contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».