Patterns of Physical Activity Among University Students and Their Perceptions About the Curricular Content Concerned With Health: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: University students are at risk of losing their focus on maintaining healthy levels of physical activity because of their engagements with curricular and cocurricular activities. In India, the physical activity levels of the adult population have been reported to be declining in the recent years. However, studies focusing on university students pertaining to their physical activity are lacking in the Indian context. Moreover, a question that has not been properly addressed is the following: "do the curricula in higher education promote physical activity?" OBJECTIVE: Our paper aims at describing the physical activity levels of the students in a large public-funded central university located in northern India. The study also aims at capturing the student perceptions about the emphasis they receive on leading a physically active lifestyle during their routine curricular activities. METHODS: This is a cross-sectional descriptive study and uses International Physical Activity Questionnaire-Long Form to record physical activity among 4586 students. Stratified sampling method was used to enroll the students from each stream (faculty). Out of 30,667 students, about 15% were included from each faculty. The study was conducted between 2016 and 2019. To capture the student perceptions, we used a newly developed 5-item scale. RESULTS: From a total of 4586 participants in the study, 2828 (61.7%) were male and 1758 (38.3%) were female students. The mean age of our sample was 22.34 (SD 3.12) years. Our results indicate that about 14.5% (n=666) of all students in the study fall under the "Inactive" category. Furthermore, the perception about the curricular content pertaining to physical activity varied widely between the students of different streams. CONCLUSIONS: Our sample reported a better physical activity pattern in comparison to the reported overall physical activity levels of the adult population of India. Our results also suggest that health-related topics are inadequately represented in many of the streams of higher education in the university.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».