Consumer physical activity tracking device ownership and use among a population-based sample of adults
Notice bibliographique
Résumé
Consumer physical activity tracking devices (PATs) have gained popularity to support individuals to be more active and less sedentary throughout the day. Wearable PATs provide real-time feedback of various fitness-related metrics such as tracking steps, sedentary time, and distance walked. The purpose of this study was to examine the prevalence and correlates of PAT ownership and use among a population-based sample of adults. A representative sample of adults ≥18 years (N = 1,215) from Alberta, Canada were recruited through random-digit dialing and responded to a questionnaire via computer-assisted telephone interviewing methods in summer 2016. Questionnaires assessed demographic and health behaviour variables, and items were designed to assess PAT ownership and usage. Logistic regression analysis (odds ratios) was used to assess correlates of PAT ownership and use. On average, participants (N = 1,215) were 53.9 (SD 16.7) years and 50.1% were female. Of the sample, 19.6% (n = 238) indicated they currently own and use a PAT. Participants who owned a PAT wore their device on average 23.2 days within the past month. Currently owning a PAT was significantly associated with being female (OR = 1.41, CI: 1.10 to 1.82), being <60 years of age (OR = 1.86, CI: 1.37 to 2.53), having at least some post secondary education (OR = 1.88, CI: 1.36 to 2.60), having a BMI ≥25 (OR = 1.52, CI: 1.16 to 1.99), and meeting physical activity guidelines (OR = 1.45, CI: 1.12 to 1.88). Similar correlates emerged for PAT use. Correlates significantly associated with PAT use and ownership included being female, being less than 60 years of age, having a post-secondary education, meeting physical activity guidelines, and being overweight/obese. This is the first study to examine characteristics of PAT ownership and use among Canadian adults.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».