Measurement of sedentary behaviour in population health surveys: a review and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this review was to determine the most valid and reliable questions for targeting key modes of sedentary behaviour (SB) in a broad range of national and international health surveillance surveys. This was done by reviewing the SB modules currently used in population health surveys, as well as examining SB questionnaires that have performed well in psychometric testing. METHODS: Health surveillance surveys were identified via scoping review and contact with experts in the field. Previous systematic reviews provided psychometric information on pediatric questionnaires. A comprehensive search of four bibliographic databases was used to identify studies reporting psychometric information for adult questionnaires. Only surveys/studies published/used in English or French were included. RESULTS: The review identified a total of 16 pediatric and 18 adult national/international surveys assessing SB, few of which have undergone psychometric testing. Fourteen pediatric and 35 adult questionnaires with psychometric information were included. While reliability was generally good to excellent for questions targeting key modes of SB, validity was poor to moderate, and reported much less frequently. The most valid and reliable questions targeting specific modes of SB were combined to create a single questionnaire targeting key modes of SB. DISCUSSION: Our results highlight the importance of including SB questions in survey modules that are adaptable, able to assess various modes of SB, and that exhibit adequate reliability and validity. Future research could investigate the psychometric properties of the module we have proposed in this paper, as well as other questionnaires currently used in national and international population health surveys.
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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 | 0,075 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».