Clustering of risk-related modifiable behaviours and their association with overweight and obesity among a large sample of youth in the COMPASS study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canadian youth exhibit a number of risky behaviours, some of which are associated with overweight and obesity. The purpose of this study was to examine the prevalence of 15 modifiable risk behaviours in a large sample of Canadian youth, to identify underlying subgroups based on patterns of health behaviours, and to examine the association between identified subgroups and overweight/obesity. METHODS: Data from 18,587 grades 9-12 students in Year 1 (2012-13) of the COMPASS study and latent class analysis were used to identify patterns and clustering among 15 health behaviours (e.g., physical inactivity, sedentary behaviour, unhealthy eating, substance use). A logistic regression model examined the associations between these clusters and overweight/obesity status. RESULTS: Four distinct classes were identified: traditional school athletes, inactive screenagers, health conscious, and moderately active substance users. Each behavioural cluster demonstrated a distinct pattern of behaviours, some with a greater number of risk factors than others. Traditional school athletes (odds ratio (OR) 1.15, 95% CI 1.03-1.29), inactive screenagers (OR 1.33; 1.19-1.48), and moderately active substance users (OR 1.27; 1.14-1.43) were all significantly more likely to be overweight/obese compared to the health conscious group. CONCLUSIONS: Four distinct subpopulations of youth were identified based on their patterns of health and risk behaviours. The three clusters demonstrating poorer health behaviour were all at an increased risk of being overweight/obese compared to their somewhat healthier peers. Obesity-related public health interventions and health promotion efforts might be more effective if consideration is given to population segments with certain behavioural patterns, targeting subgroups at greatest risk of overweight or obesity.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».