The epidemiology of muscle-strengthening activity among adolescents from 28 European countries
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study aimed to describe the prevalence and socio-demographic and lifestyle-related correlates of muscle-strengthening activity (MSA; strength/resistance training, sit-ups/push-ups, etc.) among a large sample of European adolescents. METHODS: Data were drawn from the European Health Interview Survey Wave 2 (2013-2014), including 8818 adolescents (15-17 years) from 28 European countries. Self-reported MSA was assessed using a previously validated survey item. Population-weighted prevalence ratios were calculated for (a) 'none' (0 days/week), (b) 'insufficient MSA' (1-2 days/week) or (c) 'sufficient MSA' (⩾3 days/week). Generalised linear models using Poisson regression with robust error variance were used to calculate the prevalence ratios for adolescents reporting sufficient MSA by socio-demographic/lifestyle characteristics and by European region. RESULTS: Overall, 19.4% (95% confidence interval (CI) 18.3-20.7) reported sufficient (⩾3 days/week) MSA and 57.9% (95% CI 56.4-59.6) reported none. Females, adolescents from Southern and Eastern European regions, those not meeting the aerobic guideline and adolescents classified as overweight were significantly associated with a lower likelihood of reporting sufficient MSA, independent of other characteristics.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».