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Enregistrement W3134589638 · doi:10.3390/ijerph18052527

Associations between Sociodemographic, Dietary, and Substance Use Factors with Self-Reported 24-Hour Movement Behaviors in a Sample of Brazilian Adolescents

2021· article· en· W3134589638 sur OpenAlexaff
Bruno Gonçalves Galdino da Costa, Jean‐Philippe Chaput, Marcus Vinícius Veber Lopes, Luís Eduardo Argenta Malheiros, Kelly Samara da Silva

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésSocioeconomic statusDemographyMedicineFood frequency questionnairePhysical activitySubstance usePsychologyGerontologyEnvironmental healthClinical psychologyPopulationPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 731, 51% female, mean age: 16.4 years) answered a questionnaire. The volume of total PA, sports, non-sports, total SB, leisure-time SB, involuntary SB, sleep duration, dietary behaviors, sociodemographic, and substance use indicators were self-reported. Multilevel linear models were fitted. Females engaged in less total PA, sports, total SB, and leisure-time SB, but in more involuntary SB than males. Age was positively associated with non-sports and involuntary SB. Socioeconomic status was positively associated with total PA. Adolescents who lived with the mother only practiced more sports compared to those living with two parents. Unprocessed food was positively associated with total PA and sports. Processed food was inversely associated with total PA and non-sports, and positively associated with total SB and leisure-time SB. Alcohol use was positively associated with total PA, and tobacco smoking was negatively associated with total PA. No associations were observed for sleep duration. In conclusion, sociodemographic, dietary, and substance use factors are associated with the 24 h movement behaviors among Brazilian adolescents, and some associations are type specific.

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)0,002
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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