Leisure‐Time Sedentary Behavior and Obesity Among 116,762 Adolescents Aged 12‐15 Years from 41 Low‐ and Middle‐Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rates of adolescent obesity are increasing worldwide, with steeper increases being observed in low- and middle-income countries (LMICs). Sedentary behavior (SB) has been associated with various physical and mental health conditions. Little is known about the association between SB and obesity among adolescents in LMICs. This cross-sectional study explored the associations between SB and obesity in adolescents from 41 LMICs. METHODS: Obesity was measured using BMI; SB was assessed through self-report and was considered for all times except when subjects were at school or doing homework. RESULTS: Data from the Global School-based Student Health Survey were analyzed in 116,762 adolescents (mean [SD] age 13.8 [1.0] years; 48.6% female). The overall prevalence of obesity was 4%, and the prevalence of ≥ 3 h/d of SB was 26%. The prevalence of obesity and SB were lowest in low-income countries and highest in upper-middle-income countries. SB for ≥ 3 h/d was associated with higher odds of obesity in 32 countries. This relationship was strongest among low-income countries. CONCLUSIONS: Being sedentary for ≥ 3 h/d is associated with increased odds of obesity in adolescence. Future longitudinal data are required to confirm these findings and to inform interventions targeting SB among adolescents in LMICs, thereby reducing the prevalence of obesity.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».