Six-year trends and intersectional correlates of meeting 24-Hour Movement Guidelines among South Korean adolescents: Korea Youth Risk Behavior Surveys, 2013–2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Grounded in intersectionality theory, this study examined the 6-year prevalence trend and correlates in meeting Canada's 24-Hour Movement Guidelines (Guidelines hereafter) in a nationally representative adolescent samples of South Korea (officially the Republic of Korea). METHODS: Self-reported, annually repeated cross-sectional data collected between 2013 and 2018 were used (n = 372,433, 12-17 years old, 47.9% females). Adolescents were categorized as meeting or not meeting different sets of physical activity, screen time (ST), and sleep recommendations within the Guidelines, separately for weekdays and weekend days. Intersectional correlates included sex and social class (i.e., family economic status, parental education level, and academic performance). Multiple logistic regression analyses were performed. RESULTS: Overall, the proportion of adolescents meeting physical activity, ST, and sleep recommendations were 5.3%, 60.3%, and 10.2% on weekdays and 5.3%, 28.2%, and 46.4% on weekend days, respectively. Between 2013 and 2018, no substantial changes were observed for meeting the physical activity or sleep recommendation, while meeting the ST recommendation was markedly lower in 2018. The proportion of meeting all 3 recommendations were 0.5% for weekdays and 0.8% for weekend days. Overall, compared to female adolescents, male adolescents were consistently associated with more favorable patterns of meeting different sets of recommendations, regardless of social class. Among females only, social class appeared to be not important or even detrimental in meeting different sets of recommendations. Being male, compounded with social class, was associated with meeting the ST recommendation. CONCLUSION: Less than 1% of Korean adolescents met the overall Guidelines. Intersectionality-based analysis and intervention may be important in promoting healthy active lifestyles among South Korean adolescents.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».