A Comparison of Activity Performance and Physical Activity Level of Obese Men and Women: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Physical activity levels may vary between obese men and women who have differences in terms of physiological and psychological factors. Limited data show that obese women have reduced motivation for exercise and lower levels of physical activity. Thus, the aim of this study was to examine gender differences in activity performance and physical activity level in Turkish individuals with obesity. Methods: This study included 40 men and 51 women with obesity aged between 18 and 65 years. While the activity performance and satisfaction scores were obtained using the Canadian Occupational Performance Measure, physical activity level was determined using the step counts recorded for 2 weekdays and 1 weekend day in the Samsung S Health application. Results: The most problematic activity performances were cleaning (50% for men and 90.2% for women), walking (89.7% for men and 72.5% for women), shopping (60% for men and 70.6% for women), climbing stairs (82.5% for men and 76.5% for women), and driving (52.5% for men and 17.6% for women). The mean Canadian Occupational Performance Measure-Performance score of obese men was significantly higher than those of obese women (P < .05). The mean number of step counts recorded during weekdays and weekend day was similar between obese men and women (P > .05). Conclusion: This study demonstrated that the perception of performance in challenging activities is lower in women than men with obesity. Obese men and women have similar physical activity levels that are under the acceptable threshold. Gender-based approaches are needed for activity performance problems in obese individuals during rehabilitative interventions. Cite this article as: Çalık Kütükcü E, Akdal A, Erkoç A, Öksüz MŞ, Yartaşı A, Sayılkan S. A comparison of activity performance and physical activity level of obese men and women: A cross-sectional study. Arch Health Sci Res. 2022; 9(1): 3-8.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».