Physical activity and active transportation behaviour among rural, peri-urban and urban children in Kenya, Mozambique and Nigeria: The PAAT Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity (PA) is associated with numerous health benefits among children and youth. However, few studies have examined how active transportation (AT) and device-based measures of PA vary within and between countries in sub-Saharan Africa. PURPOSE: This cross-sectional study sought to investigate the prevalence and correlates of AT and device-measured PA among children living in urban, peri-urban and rural areas in three African countries representing Eastern, Western and Southern regions of Africa. METHODS: 3,205 participants (53.3% girls; 46.7% boys) aged 10-12 years were recruited in Kenya, Nigeria and Mozambique. Data were collected using a child questionnaire, a parent/guardian questionnaire and PiezoRx® pedometers. ANCOVA and binary logistic regression analyses were used to examine the correlates of AT and PA while controlling for gender, age, parent education and vehicle ownership. RESULTS: Participants accumulated an average of 45.6±23.5 min/day of moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) and 11,215±4,273 steps/day. Kenyan and Mozambican children were significantly more active than their Nigerian counterparts (p<0.001). Only 23% met the MVPA guidelines of 60 min/day. 65.1% of participants engaged in AT to school (and 67.8% for the trip back home) with no gender differences. Living in a rural area, lower parent education, lower vehicle ownership and higher motorcycle ownership were associated with higher odds of AT. Other correlates of AT were country-specific. Girls accumulated less daily MVPA than boys in all countries. MVPA was positively associated with living in less urbanized areas in Nigeria and Mozambique. In Kenya, lower parental education and AT were associated with higher MVPA. Nigerian children's daily MVPA decreased with age and the number of parent-perceived barriers to AT. CONCLUSIONS: Majority of children engaged in AT, but still failed to meet MVPA recommendations. Most correlates of AT and PA were country-specific, suggesting that strategies to encourage both behaviours should be informed by local evidence.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».