Prevalence and Selected Sociodemographic of Movement Behaviors in Schoolchildren from Low- and Middle-Income Families in Nanjing, China: A Cross-Sectional Questionnaire Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To investigate the prevalence of meeting the 24-h movement guidelines and its sociodemographic correlates in youth from low- and middle-income families (LMIFs) in Nanjing, China. METHODS: Cross-sectional data on moderate to vigorous physical activity (MVPA), screen time (ST), and sleep (SLP) were collected using the Chinese version of Health Behavior School-Aged Children questionnaire among grade schoolchildren of 4th-12th (mean age 13.6 years). The prevalence of meeting the 24-h movement guidelines was in line with the recommendations of the Canadian 24-h movement guidelines. Generalized linear models were used to explore the relationships of correlates with the prevalence of meeting the movement guidelines. RESULTS: The prevalence of meeting the MVPA, ST, and SLP guidelines and their combination was 9.9%, 65.2%, 37.2%, and 2.9%, respectively. As for the prevalence of meeting the MVPA guidelines, boys, younger schoolchildren, and those living in urban areas had a higher chance of meeting them. With regards to the prevalence of meeting the ST guidelines, girls, urban schoolchildren, and the oldest participants were more likely to meet the guidelines. Residential areas and grades were two correlates of meeting the SLP guidelines as well as 24-h movement guidelines. CONCLUSIONS: The majority of schoolchildren from LMIFs in Nanjing, China had unhealthy movement behaviors. This concerning situation was mainly predicted by schoolchildren's grades, indicating older schoolchildren exhibited lower levels of movement behavior. Improved studies are encouraged to identify the correlates of movement behaviors in schoolchildren, which in turn designs and implements effective interventions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».