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Enregistrement W3164642450 · doi:10.1177/10731911211017637

A Comparison of Associations Between Self-Reported and Device-Based Sedentary Behavior and Obesity Markers in Adults: A Multi-National Cross-Sectional Study

2021· article· en· W3164642450 sur OpenAlexaff
Gérson Ferrari, Marianella Herrera‐Cuenca, Ioná Zalcman Zimberg, Viviana Guajardo, Georgina Gómez, Dayana Quesada, Attilio Rigotti, Lilia Yadira Cortés, Martha Cecilia Yépez García, Rossina G. Pareja, Miguel Peralta, Adilson Marques, Ana Carolina Barco Leme, Irina Kovalskys, Scott Rollo, Mauro Fisberg

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of OttawaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCoca-Cola
Mots-clésWaistSittingSedentary behaviorBody mass indexAnthropometryObesityScreen timeSedentary lifestyleCircumferenceCross-sectional studyPsychologyPhysical therapyDemographyMedicinePhysical activityGerontologyMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the associations between self-reported and device-based measures of sedentary behavior (SB) with obesity markers in adults from Latin American countries. Sitting time and total time spent in different SBs were self-reported using two different questionnaires. Accelerometers were used to assess total sedentary time. Body mass index, waist, and neck circumferences were assessed. The highest self-reported sitting time was in Argentina, the highest total time spent in different SBs was in Brazil and Costa Rica, and the highest device-based sedentary time was observed in Peru. Neither self-reported sitting time, total time spent in different SBs or device-based sedentary time were associated with body mass index. Device-based sedentary time was positively associated with waist circumference and self-reported sitting time was positively associated with neck circumference. Caution is warranted when comparing the associations of self-reported and device-based assessments of SB with anthropometric variables.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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