MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3042564108 · doi:10.1016/j.jshs.2020.07.002

Meeting 24-h movement guidelines: Prevalence, correlates, and the relationships with overweight and obesity among Chinese children and adolescents

2020· article· en· W3042564108 sur OpenAlexaff
Sitong Chen, Yang Liu, Mark S. Tremblay, Jintao Hong, Yan Tang, Zhen‐Bo Cao, Jie Zhuang, Zheng Zhu, Xueping Wu, Lijuan Wang, Yujun Cai, Peijie Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of sport and health science/Journal of Sport and Health Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesNational Office for Philosophy and Social Sciences
Mots-clésOverweightBody mass indexObesityScreen timeDemographyChinaMedicineFunctional movementPsychologyGerontologyPhysical therapyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Meeting 24-h movement guidelines by children and adolescents has been associated with improved indicators of health, although it has been under-studied in China. Hence, this study aimed to investigate the prevalence of meeting the 24-h movement guidelines, its correlates, and its relationships with body mass index in children and adolescents in China. METHODS: Cross-sectional data from the 2017 Youth Study in China of 114,072 children and adolescents (mean age = 13.75 years, 49.18% boys) were used. Meeting 24-h movement guidelines (≥60 min of daily moderate-to-vigorous physical activity, ≤2 h of daily leisure screen time, 9-11 h and 8-10 h nightly sleep duration for 6-13-year-olds and 14-17-year-olds, respectively) and height and weight of all participants were assessed. The prevalence of meeting the 24-h movement guidelines and World Health Organization weight status categories were determined. Generalized linear models were used to determine the correlates of meeting the 24-h movement guidelines and the relationships of meeting the 24-h movement guidelines with overweight (OW) and obesity (OB). RESULTS: Only 5.12% of Chinese children and adolescents met the 24-h movement guidelines, and 22.44% were classified as OW/OB. Older children and adolescents were less likely to meet the 24-h movement guidelines. Parental education level and family income were positively related to meeting the 24-h movement guidelines. Children and adolescents meeting the 24-h movement guidelines showed lower odds ratios for OW/OB. Compared with participants meeting the 24-h movement guidelines, boys in 4th-6th grades met none of the recommendations (OR = 1.22, 95%CI: 1.06-1.40), met the screen time recommendation only (OR = 1.13, 95%CI: 1.01-1.28), met the nightly sleep duration recommendation only (OR = 1.14, 95%CI: 1.03-1.28), and had significantly higher odds ratios for OW/OB. Similar trends were observed for girls in 4th-6th grades: meeting none of the guidelines (OR = 1.35, 95%CI: 1.14-1.59), meeting sleep duration guidelines only (OR = 1.23, 95%CI: 1.08-1.39), and meeting moderate-to-vigorous physical activity + nightly sleep duration guidelines (OR = 1.24, 95%CI: 1.01-1.54). For girls in 7th-9th grades, the following trend was observed: meeting none of the guidelines (OR = 1.30, 95%CI: 1.01-1.67). CONCLUSION: Very few Chinese children and adolescents met the 24-h movement guidelines. Age (negatively correlated), parental education level, and family income (both positively correlated) were correlates of meeting the 24-h movement guidelines. Children and adolescents meeting the 24-h movement guidelines were more likely to have lower risks for OW/OB, especially in the youngest age group (Grades 4-6); and girls in the middle age group (Grades 7-9) were also more likely to have lower risks for OW/OB. Further research studies should explore additional correlates and determinants for meeting the 24-h movement guidelines. Also, future studies should use longitudinal or interventional designs to determine the relationships between meeting the 24-h movement guidelines and OW/OB and other health indicators, while taking sex and age differences into account.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations140
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of sport and health science/Journal of Sport and Health ScienceMême sujetObesity, Physical Activity, DietTravaux en français237 207