Fostering active living and healthy eating through understanding physical activity and dietary behaviours of Arabic-speaking adults: a cross-sectional study from the Middle East
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Physical inactivity and unhealthy diets increase the risk for diabetes, cardiovascular diseases and cancer. Many people in Qatar are sedentary and consume diets high in fats, salt and sugar. The purpose of this study was to determine physical activity levels, food habits and understand the variables that might predict physical activity and healthy eating behaviours among Arabic-speaking adults living in the State of Qatar. SETTING: A cross-sectional community-based survey was conducted with 1606 Arab adults ≥18 years of age from March 2013 to June 2015. Using a non-probability sampling technique, participants were recruited from three universities and five primary healthcare centres in Qatar. Participants were interviewed using a structured survey questionnaire. The survey included questions regarding demography, clinical characteristics and the participant's daily dietary practice. Physical activity level was assessed by the Arabic version of the International Physical Activity Questionnaire. Statistical analysis was performed using SPSS V.22.0. RESULTS: . Two-thirds of the participants were either overweight (36.4%) or obese (33.6%). Within the 7 days prior to completing the questionnaire, 64% and 39.9% of study participants did not engage in vigorous or moderate physical activity, respectively. Within the 7 days prior to completing the questionnaire, the mean (SD) time for vigorous physical activity was 31.12 (59.28) min, 46.87 (63.01) min for moderate physical activity, and 42.01 (47.04) min for walking. One-third of the participants consumed fresh fruits and vegetables once or more daily, and fish, beef or chicken 2-4 times weekly. One quarter of the participants ate pasta, cakes or pastries 2-4 times weekly, and 40.6% of them ate white bread daily. CONCLUSIONS: Participants exhibited insufficient physical activity and poor dietary habits. There is a need for a nationwide health promotion programme to promote a healthier lifestyle. The information from this study can inform public health policies, programmes and services in Qatar and other Middle Eastern countries.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».