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Enregistrement W3171567323 · doi:10.2196/25687

Racial Discrimination, Sedentary Time, and Physical Activity in African Americans: Quantitative Study Combining Ecological Momentary Assessment and Accelerometers

2021· article· en· W3171567323 sur OpenAlexvenueno aff
Soohyun Nam, Sangchoon Jeon, Garrett I. Ash, Robin Whittemore, David Vlahov

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésObservational studyAnthropometryDemographyMedicineRacismStressorGerontologyPsychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A growing number of studies indicate that exposure to social stress, such as perceived racial discrimination, may contribute to poor health, health behaviors, and health disparities. Increased physical activity (PA) may buffer the impact of social stress resulting from racial discrimination. However, to date, data on the relationship between racial discrimination and PA have been mixed. Part of the reason is that the effect of perceived racial discrimination on PA has primarily been examined in cross-sectional studies that captured retrospective measures of perceived racial discrimination associated with individuals' current PA outcomes. The association between real-time perceived racial discrimination and PA among African Americans remains unclear. OBJECTIVE: The purpose of this study is to examine the relationship among demographic, anthropometric and clinical, and psychological factors with lifetime racial discrimination and examine the within- and between-person associations between daily real-time racial discrimination and PA outcomes (total energy expenditure, sedentary time, and moderate-to-vigorous PA patterns) measured by ecological momentary assessment (EMA) and accelerometers in healthy African Americans. METHODS: This pilot study used an intensive, observational, case-crossover design of African Americans (n=12) recruited from the community. After participants completed baseline surveys, they were asked to wear an accelerometer for 7 days to measure their PA levels. EMA was sent to participants 5 times per day for 7 days to assess daily real-time racial discrimination. Multilevel models were used to examine the within- and between-person associations of daily racial discrimination on PA. RESULTS: More EMA-reported daily racial discrimination was associated with younger age (r=0.75; P=.02). Daily EMA-reported microaggression was associated with depressive symptoms (r=0.66; P=.05), past race-related events (r=0.82; P=.004), and lifetime discrimination (r=0.78; P=.01). In the within-person analyses, the day-level association of racial discrimination and sedentary time was significant (β=.30, SE 0.14; P=.03), indicating that on occasions when participants reported more racial discrimination than usual, more sedentary time was observed. Between-person associations of racial discrimination (β=-.30, SE 0.28; P=.29) or microaggression (β=-.34, SE 0.36; P=.34) with total energy expenditure were suggestive but inconclusive. CONCLUSIONS: Concurrent use of EMA and accelerometers is a feasible method to examine the relationship between racial discrimination and PA in real time. Examining daily processes at the within-person level has the potential to elucidate the mechanisms of which racial discrimination may have on health and health behaviors and to guide the development of personalized interventions for increasing PA in racial ethnic minorities. Future studies with a precision health approach, incorporating within- and between-person associations, are warranted to further elucidate the effects of racial discrimination and PA. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1002/nur.22068.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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