Understanding physical activity and sedentary behaviour among preschool-aged children in Singapore: a mixed-methods approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study investigated physical activity (PA) and sedentary behaviour (SB) among preschool-aged children in Singapore and potential correlates at multiple levels of the socioecological model from in-school and out-of-school settings. DESIGN: A cross-sectional study using a mixed-methods approach. PARTICIPANTS: Parent-child dyads from six preschools in Singapore. METHODS: PA and SB of children (n=72) were quantified using wrist-worn accelerometers for seven consecutive days. Three focus group discussions (FGDs) among 12 teachers explored diverse influences on children's activities, and System for Observing Play and Leisure Activity in Youth (SOPLAY) assessed PA environment and children's activity levels at preschools. Seventy-three parents completed questionnaires on home and neighbourhood factors influencing children's PA and SB. Descriptive analyses of quantitative data and thematic analysis of FGDs were performed. RESULTS: Based on accelerometry, children (4.4±1.1 years) spent a median of 7.8 (IQR 6.4-9.0) hours/day in SB, and 0.5 (0.3-0.8) hours/day in moderate-to-vigorous physical activity (MVPA). MVPA was similar throughout the week, and SB was slightly higher on non-school days. In preschools, SOPLAY showed more children engaging in MVPA outdoors (34.0%) than indoors (7.7%), and absence of portable active play equipment. FGDs revealed issues that could restrict active time at preschool, including academic requirements of the central curriculum and its local implementation. The teachers had varying knowledge about PA guidelines and perceived that the children were sufficiently active. In out-of-school settings, parents reported that their children rarely used outdoor facilities for active play and spent little time in active travel. Few children (23.5%) participated in extracurricular sports, but most (94.5%) reported watching screens for 1.5 (0.5-3.0) hours/day. CONCLUSION: MVPA was low and SB was high in preschool-aged children in an urban Asian setting. We identified diverse in-school and out-of-school correlates of PA and SB that should be taken into account in health promotion strategies.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».