Correlates of Moderate-to-Vigorous Physical Activity in Children With Physical Illness and Physical–Mental Multimorbidity
Notice bibliographique
Résumé
This study measured physical activity (PA) and explored its correlates among children with multimorbidity (co-occurring chronic physical and mental illness; MM) versus those with chronic physical illness only (PI). This study used baseline data from the Multimorbidity in Children and Youth Across the Life Course (MY LIFE) study, an on-going cohort study following 263 children with a PI 2 to 16 years of age (mean age: 9.8 years, SD = 4.0; 47.7% female). PA was measured using accelerometry, and demographic and psychosocial variables were collected using questionnaires. Of the 55 children with MM and the 85 with PI with valid accelerometer data, 38.1% and 41.2%, respectively, met average daily PA guidelines. Correlates of moderate-to-physical PA (MVPA) among children with MM were age, ρ(53) = −0.45, p = .001, body mass index (BMI), ρ(48) = −0.28, p = .04, self-perceived behavioral conduct, ρ(24) = −0.45, p = .02, physical health-related quality of life, ρ(51) = 0.56, p < .001, and peer support, ρ(52) = 0.27, p = .04. Correlates of MVPA among children with PI were age, ρ(83) = −0.40, p < .001, sex, ρ(83) = −0.26, p = .01, self-perceived social competence, ρ(31) = 0.42, p = .02, self-perceived athletic competence, ρ(31) = 0.48, p = .005, physical health-related quality of life, ρ(83) = 0.34, p = .001, participation in community sport, ρ(31) = 0.41, p = .02, and family functioning, ρ(83) = 0.26, p = .02. These results demonstrate that children with PI and MM are insufficiently active and their PA is correlated with demographic and psychosocial factors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».