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Enregistrement W2588956836 · doi:10.1186/s12889-017-4125-y

Demographic correlates of screen time and objectively measured sedentary time and physical activity among toddlers: a cross-sectional study

2017· article· en· W2588956836 sur OpenAlexafffundabout
Valerie Carson, Nicholas Kuzik

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitute of Human Development, Child and Youth HealthCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Health ServicesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineBiostatisticsCross-sectional studyScreen timePhysical activityPublic healthEnvironmental healthEpidemiologySedentary behaviorSedentary lifestyleGerontologyDemographyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Determining the most important demographic correlates of sedentary behavior and physical activity will help identify the groups of children that are most in need of intervention. Little is known in regards to the demographic correlates of sedentary behavior and physical activity in toddlers (aged 12-35 months), where long-term behavioral patterns may initially be formed. Therefore, the objective of this study was to examine the associations between demographic correlates and specific types of sedentary behavior and physical activity in this age group. METHODS: Findings are based on 149 toddlers (19.0 ± 1.9 months) and their parents (33.7 ± 4.7 years) recruited from immunization clinics in Edmonton, Canada as part of the Parents' Role in Establishing healthy Physical activity and Sedentary behavior habits (PREPS) project. Toddlers' and parental demographic characteristics and toddlers' television viewing, video/computer games, and overall screen time were measured via the PREPS parental questionnaire. Toddlers' objectively measured sedentary time and physical activity (light, moderate to vigorous, and total) were accelerometer-derived using Actigraph wGT3X-BT monitors. Simple and multiple linear regression models were conducted to examine associations. RESULTS: In the multiple linear regression models, toddlers' age, toddlers' sex (female versus male), toddlers' race/ethnicity (other versus European-Canadian/Caucasian), and household income ($50,001 to $100,000 versus > $100,000) were significantly positively associated, and main type of child care (child care center versus parental care) was significantly negatively associated with screen time. Similar findings were observed with television viewing, except null associations were observed for toddlers' sex. Toddlers' race/ethnicity (other versus European-Canadian/Caucasian) was significantly positively associated and main type of child care (child care center, day home, other versus parental care) was significantly negatively associated with video/computer games. Toddlers' sex (female versus male) was significantly positively associated with sedentary time and significantly negatively associated with moderate- to vigorous-intensity physical activity. CONCLUSIONS: Female toddlers, toddlers from ethnic minority groups, toddlers from families of lower income, and toddlers whose main type of child care is not center-based may be important targets for screen time interventions in toddlers. Apart from sex, demographic correlates may not be important targets for objectively measured sedentary time and physical activity in toddlers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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