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Enregistrement W3148856260 · doi:10.2196/25663

Physical Activity Patterns and Neighborhood Characteristics of First-Generation Latina Immigrants Living in Arizona: Cross-sectional Study

2021· article· en· W3148856260 sur OpenAlexvenueno aff
Rodney P. Joseph, Sonia Vega‐López, SeungYong Han

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationGerontologyCross-sectional studyMedicinePhysical activityLogistic regressionBuilt environmentObesityDemographyPsychologyEnvironmental healthGeographyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Metabolic diseases, including obesity and type 2 diabetes, are a major health concern for Latina immigrants. Performing regular aerobic physical activity (PA) is a lifestyle behavior associated with the prevention and control of these conditions. However, PA levels of most Latina immigrants are below national guidelines. Neighborhood environmental factors may influence the PA levels of adults, but limited research has explored associations between the neighborhood environment and PA levels among Latina immigrants. OBJECTIVE: The objective of this study was to explore the PA patterns of first-generation US Latina immigrants and how neighborhood environmental factors are related to those PA patterns. METHODS: Using a cross-sectional study design, 50 first-generation Latina immigrants completed the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) and the Neighborhood Scales Questionnaire, which assessed 6 perceived neighborhood factors: (1) walking environment, (2) aesthetic quality, (3) safety, (4) violence, (5) social cohesion, and (6) activities with neighbors. Median self-reported metabolic equivalent (MET)-minutes/week of PA were used to summarize domain-specific (ie, work, domestic/household, leisure, and transportation) and intensity-specific (ie, walking, moderate, vigorous, moderate to vigorous) PA patterns. Logistic regression examined associations between neighborhood factors and engaging in leisure-time PA (ie, dichotomous outcome of some versus no leisure-time PA), transportation PA (ie, dichotomous outcome of some versus no transportation PA), and meeting national PA guidelines (ie, dichotomous outcome of meeting versus not meeting guidelines). RESULTS: Preliminary analyses showed that 10 participants reported excessively high PA levels and 1 participant had incomplete PA data; these women were excluded from analyses based on IPAQ scoring guidelines. The remaining 39 participants (mean age 40.5 years; mean length of US residency 4.6 years) reported a median of 4512 MET-minutes/week of total PA. The majority of PA was acquired through domestic activities (median 2160 MET-minutes/week), followed by leisure-time PA (median 396 MET-minutes/week), transportation PA (median 198 MET-minutes/week), and work PA (0 MET-minutes/week). Intensity-specific PA patterns showed a median of 594 MET-minutes/week of walking activity and 3500 MET-minutes/week of moderate-to-vigorous PA. Logistic regression models indicated that the neighborhood factors of walking environment, aesthetic quality, and safety were positively associated with engaging in leisure-time PA (odds ratios of 5.95, 95% CI 1.49-23.74; 2.45, 95% CI 1.01-5.93; and 3.30, 95% CI 1.26-8.67, respectively) and meeting national PA guidelines (odds ratios of 4.15, 95% CI 1.13-15.18; 6.43, 95% CI 1.45-28.39; and 2.53, 95% CI 1.00-6.36, respectively). The neighborhood factors of violence, social cohesion, and activities with neighbors were not significantly associated with PA outcomes. CONCLUSIONS: Although most participants met national PA guidelines (ie, ≥500 MET-minutes/week of moderate-to-vigorous PA), the majority of their PA was achieved through domestic activities, with limited leisure, transportation, and work PA. Given that leisure-time PA in particular plays a significant role in improving health outcomes, findings suggest that many Latina immigrants could benefit from a leisure-time PA intervention. Such interventions should consider neighborhood environmental influences, as these factors may serve as determinants of PA.

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)0,000
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations4
Publié2021
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