Patterns of daily activity among young people with epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To: (1) explore how young people with epilepsy spend time on physical activity, screen-time, and sleep in a 24-hour period; (2) compare these findings to young people without epilepsy; and (3) evaluate the findings relative to the Canadian 24-hour movement guidelines for children and youth. METHOD: The study is based on Canadian data from the 2013 to 2014 'Health Behaviour in School-aged Children study' (HBSC), a cross-sectional sample of young people aged 10 to 17 years. Three groups participated: 163 young people with epilepsy, 3613 young people with non-neurological conditions, and 18 339 population norms. Self-reported activity data were compared across groups. RESULTS: Demographics were similar across groups. Young people with epilepsy spent 5.8 hours per week on moderate-to-vigorous physical activity versus 5.6 hours per week in population norms; 32% met the recommended 1 hour or more per day. Screen-time was 8.7 hours per day versus 7.4 hours per day in population norms; only 5.4% met the 2 hours or less per day recommendation. Sleep duration was 10.2 hours per day versus 9.8 hours per day in population norms, and 50.7% met the recommendation. Overall, 25.7% of young people with epilepsy did not meet any of the guidelines, 60.5% met one, 13.5% met two, and 0.3% met all three recommendations; whereas 2.8% of population norms and 2% of young people with non-neurological conditions met all three recommendations. INTERPRETATION: These data could inform future interventions and alert policy-makers, health care professionals, parents, educators, and advocacy-groups to the low adherence of young people with epilepsy with Canadian guidelines and their risk for poor health. WHAT THIS PAPER ADDS: Young people with epilepsy adhere poorly to Canadian guidelines for daily sleep duration, physical activity, and sedentary screen time. Young people with epilepsy accumulate more screen-time than those with non-neurological conditions or population norms.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».