The built environment correlates of objectively measured physical activity in Norwegian adults: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Built environments that are designed to provide accessible, attractive, and convenient locales promote regular physical activity (PA). Norway has great variability in its geographic, natural, and built environment features. Urban areas have well-developed built environment features, whereas the rural areas are less walkable and this may influence the mode of transport. In general, active transport is more common in urban centers. Further, public transportation is more developed in urban areas, whereas motorized transport may be more widespread in the rural areas. Despite this, in Sogn & Fjordane, a rural county in western Norway, high PA levels are frequently observed. Thus, the aims of this study were to (1) explore perceived built environment features and characterize their associations with objectively measured PA levels in Norwegian adults and (2) explore the differences in these correlates between Sogn & Fjordane and the rest of Norway. METHODS: In this cross-sectional study, participants used questionnaires to rate perceptions of their built environments, and their PA was objectively measured for 7 consecutive days using the ActiGraph GT1M accelerometer. There were 972 Norwegian adults who were included in the study. The average age was 46.9 ± 6.5 years and 43.8% of participants were men. Data were analyzed using multiple linear regression. RESULTS: = 0.03) but not in the rest of Norway. CONCLUSION: Total PA level and MVPA were associated with built environment factors, such as perceptions of community, perceived walkability, and engaging in active transport for commuting. Geographic differences in the PA correlates were observed, and thus, locally customized environmental population approaches aimed at increasing PA levels may be essential complements to individual behavior and lifestyle strategies. Further, objective measures of Norwegian built environments, such as geographic information system data, and validated walk- and bike-scores would advance the field.
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 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 | 0,028 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».