Movement behaviours, breakfast consumption, and fruit and vegetable intake among adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is recommended that children and adolescents spend ≥ 60 min per day of moderate-to-vigorous physical activity, ≤ 2 h per day of recreational screen time, and 9-11 h of sleep per night for school-aged children or 8-10 h per night for adolescents. The objective of this study was to examine the associations of compliance with physical activity, screen time, and sleep duration recommendations with the frequencies of breakfast consumption and fruit and vegetable intake among adolescents. METHODS: Data from a cross-sectional and province-wide survey of students in grades 7-12 in Ontario (Canada) were used for this analysis (n = 12,759 students; 15.2 ± 1.8 years; 56% females). Movement behaviours and eating habits were self-reported. Multivariable ordered logistic regression analyses were adjusted for age, sex, ethnoracial background, subjective socioeconomic status, and body mass index z-score. RESULTS: Compliance with all three recommendations was associated with more frequent breakfast consumption (OR: 2.77; 95% CI: 2.17-3.55) and fruit and vegetable intake (OR: 2.95; 95% CI: 2.41-3.62) compared with compliance with none of the recommendations. Compliance with the different combinations of recommendations was also associated with more frequent breakfast consumption and fruit and vegetable intake, with some exceptions. There was a dose-response gradient between the number of recommendations met (3 > 2 > 1) and more frequent breakfast consumption (p < 0.001) and fruit and vegetable intake (p < 0.001), with compliance with all three recommendations being the best combination. CONCLUSIONS: These findings suggest that compliance with the physical activity, screen time, and sleep duration recommendations is associated with more frequent breakfast consumption and fruit and vegetable intake among adolescents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».