Prospective Associations Between Play Environments and Pediatric Obesity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify school typologies based on the availability of play equipment and installations. We also examined the associations between availability of play items and child adiposity. DESIGN: Secondary analysis of longitudinal data. SETTING: Elementary schools in Montreal, Canada. PARTICIPANTS: We used data from the Quebec Adipose and Lifestyle Investigation in Youth study (QUALITY), an ongoing investigation of the natural history of obesity and type 2 diabetes in Quebec children of Caucasian descent. MEASURES: The presence of play items was assessed in each child's school. A trained nurse directly assessed child anthropometric measurements to derive body mass index and waist circumference. Body fat composition was measured using DEXA Prodigy Bone Densitometer System. ANALYSES: The final analytic sample comprised 512 students clustered in 296 schools (81% response). We used K-cluster analyses to identify school typologies based on the variety of play items on school grounds. Generalized estimation equations were used to estimate associations between school clusters and outcomes. RESULTS: We identified 4 distinct school typologies. Children in schools with the most varied indoor play environments had lower overall body fat, B = -1.26 cm (95% confidence interval [CI], -2.28 to -0.24 cm), and smaller waist circumference, B = -4.42 cm (95% CI, -7.88 to -0.96 cm), compared to children with the least varied indoor play environment. CONCLUSION: Our results suggest that policies regulating the availability of play items in schools may enrich comprehensive school-based obesity prevention strategies. Extending research in this area to diverse populations is warranted.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».