A quasi-experimental examination of how changes in school-level intramurals are associated with physical activity among a sample of Canadian secondary school students from the COMPASS study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Intramurals in schools may encourage physical activity among youth. Schools are continuously making changes to these intramurals, yet it is not well understood how these changes impact youth physical activity. The main objective of this research was to examine if changes in the number of intramurals were associated with youth physical activity over time with a secondary objective to explore the association between sport participation and physical activity among youth over time. METHODS: This study used three years of linked longitudinal school- and student-level data from Ontario schools in year 5 (Y5: 2016-2017), year 6 (Y6: 2017-2018) and year 7 (Y7: 2018-2019) of the COMPASS study. Data on intramurals from 55 schools were collected from the School Programs and Policies questionnaire to determine intramural changes that were made from Y5 to Y6. Using the COMPASS Student Questionnaire, baseline demographics were collected and data on physical activity and sport participation were measured at Y5, Y6 and Y7 on 4417 students. Hierarchical linear mixed regression models were used to estimate how changes in intramurals were associated with youth physical activity over time. RESULTS: Changes in school-specific intramurals were not significantly associated with physical activity over time. Intramural, varsity and community sport participation were all positively and significantly associated with youth physical activity among female and males. CONCLUSIONS: Intramural, varsity and community sport participation are important opportunities for youth physical activity. Schools should offer a variety of intramural and varsity sports to encourage physical activity. Although adding intramurals may not be effective at increasing youth physical activity, they may be effective when used in combination with other strategies to increase physical activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».