OBESITY, EATING BEHAVIOR AND PHYSICAL ACTIVITY DURING COVID-19 LOCKDOWN: A STUDY OF INDIAN TEENAGERS
Notice bibliographique
Résumé
Lockdowns measures including closure of educational institutions due to COVID-19 may affect youth's activity patterns, psychological stress and obesity status. This is the first kind of study in India on the basis of a large number of teenage subjects from the COVID-19 Impact on Lifestyle Changes. Through an online questionnaire, 144 participants from high schools, aged 10-19 years, voluntarily reported their lifestyles and weight, basal metabolic rate (BMI) status in between 19th July to 12th August 2020 (before and after lockdown). Our data suggest that teenagers having prevalence of significant weight (49.6±15.5 to 52.1±15.2 Kgs p <0.001) and BMI (21.0± 1.2 to 22.7±.1.7 p<0.01) gain. Data further showed that this weight gain was for 71.1 % teenagers and BMI 67.2% subjects. Also, significant decreases were seen in the frequency of engaging in active physical activity, and leisure-time walking, while significant increases were observed in the average sedentary time during weekdays and weekends. Our findings would serve as important evidence for making strategies to counteract or reverse the lockdown effects on youths' obesity
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».