An analysis of weight perception and physical activity and dietary behaviours among youth in the COMPASS study
Notice bibliographique
Résumé
Weight misperceptions appear common among youth, potentially influencing their motivation to engage in health-related behaviours; however, the direction of impact remains unclear. The current study examined how weight perception influences physical activity (PA) and diet among youth. This study used 2-year linked data of 19,322 grade 9–12 students from Year 2 (Y2:2013-2014) and 3 (Y3:2014-2015) of the COMPASS study. Generalized Estimating Equation models tested the effect of Y3 weight perception on the various Y3 PA and dietary behaviour measures, adjusting for Y3 covariates (grade, race/ethnicity, weekly spending money), school cluster, school area median household income, and the Y2 outcome. Models were stratified by gender and body mass index (BMI) classification. Regardless of BMI status, overweight perceptions among boys and girls were associated with lower likelihoods of playing school sports, physical education class enrollment, meeting resistance exercise recommendations, eating breakfast regularly, and less vigorous-intensity PA, and among boys only, lower odds of meeting PA guidelines, compared to their peers who perceived their weight as “about right”. In boys with normal-weight BMIs, underweight perceptions predicted less vigorous-intensity PA, and lower odds of physical education class enrollment, and of meeting PA and resistance exercise recommendations, than “about right” perceptions. Among girls, underweight perceptions predicted lower likelihoods of engaging in adequate resistance exercise and playing intramurals, and greater odds of eating fast food on weekends, purchasing snacks, and drinking energy drinks and sugar-sweetened beverages. Girls with overweight/obese BMIs who perceived their weight as such were less likely to consume adequate fruits and vegetables relative to their counterparts with “about right” weight perceptions. Overall, weight perceptions of “about right” appear more favourable for health behaviours among youth across the weight range. Results suggest obesity prevention strategies aiming to increase awareness of weight status may have unintended effects.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».