Body mass index and movement behaviors among schoolchildren from 13 countries across a continuum of human development indices: A multinational cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study describes the distributions of body mass index (BMI) and movement behaviors among schoolchildren from 13 countries across a continuum of human development. METHODS: Data were from a cross-sectional study of 9-11-year-old children (n = 8055) recruited from 269 urban schools in 13 countries, and an additional 7 rural schools in one of these countries (Mozambique). BMI was derived from objectively measured heights and weights. Moderate- to vigorous-intensity physical activity (MVPA), sedentary time (SED), and sleep duration were assessed by waist-worn Actigraph GT3X+ accelerometers. Linear models were used to describe the distributions of BMI z-scores, MVPA, SED, and sleep among sites across varying Human Development Indices (HDIs). RESULTS: Mean MVPA, SED, and sleep duration were 63.1 ± 27.3 minutes/day, 508.7 ± 72.4 minutes/day, and 8.8 ± 0.9 hours/night, respectively. Overall, 2.1% of the sample were thin, 19.5% overweight, and 11.7% were obese. Density curves (BMI z-scores and SED) for urban children in Mozambique showed significantly higher mean values compared with rural children. Boys had significantly higher mean MVPA compared with girls. Mean BMI z-scores were positively associated (β = .02; P = .004) with HDI, mean daily MVPA minutes were negatively associated (β = -.38; P = .025) with HDI, and mean SED time was positively associated with HDI (β = 1.18; P = .049). No significant association (β = .01; P = .29) was observed between sleep duration and HDI. CONCLUSION: Our findings show distinct differences in BMI and movement behavior profiles between urban and rural children in Mozambique. Mean BMI z-scores, MVPA, and SED differed by country HDI. These findings support the need to include both rural and urban participants in study samples.
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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 | 0,001 |
| 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 ».