Associations of neighborhood walkability with moderate to vigorous physical activity: an application of compositional data analysis comparing compositional and non-compositional approaches
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We compared the relation between neighborhood features and moderate to vigorous physical activity (MVPA) using linear regression analysis and the more novel compositional data analysis (CoDA). Compositional data analysis allows us to take the time children allocate to different movement behaviours during a 24-hour time period into account. METHODOLOGY: Data from youth participants (n = 409) in the QUALITY (QUebec Adipose and Lifestyle InvesTigation in Youth) cohort were included. Time spent in MVPA, light physical activity, sedentary behavior, and sleep ("24-hour movement behaviours") was measured using accelerometers. Neighborhood data were collected using a geographic information system and through direct observation. In CoDA models, we used orthogonal logratio coordinates, which allows for the association of neighbourhood walkability with MVPA to be estimated with respect to the average composition of all other behaviours within a 24-hour time frame. In baseline linear regression models, MVPA was regressed cross-sectionally on neighborhood walkability. All models were stratified by sex, and controlled for BMI z-scores, pubertal development, seasonal variation, parental education, and neighbourhood safety. RESULTS: Based on CoDA, girls who lived in more walkable neighborhoods had 10% higher daily MVPA (95% CI: 2%, 19%), taking into account all other movement behaviours. Based on linear regression, girls who resided in more walkable neighborhoods engaged in 4.2 (95% confidence interval [CI]: 1.2, 6.6) more minutes of MVPA per day on average than girls residing in less walkable neighborhoods. CONCLUSIONS: Unlike with traditional linear models, all movement behaviours were included in a single model using CoDA, allowing for a more complete picture of the strength and direction of the association between neighbourhood Walkability and MVPA. Application of CoDA to investigate determinants of physical activity provides additional insight into potential mechanisms and the ways in which people allocate their time.
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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 | 0,024 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».