Is Binge Drinking Associated With Specific Types of Exercise and Free Time Sports? A Pooled Analysis With 718,147 Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To verify the association between exercise and free time sport types and binge drinking in a large sample of adults. METHODS: Data of 718,147 adults from the "Surveillance of Risk and Protection Factors for Chronic Diseases by Telephone Survey" were used. We described the demographic and behavioral variables, and negative binomial regression analyzed the association between exercise and free time sport types and binge drinking adjusted by demographics variables, body mass index status, and television time. RESULTS: Outdoor walking/running was the most common exercise reported (20.0%, 95% confidence interval [CI], 19.8%-20.2%), followed by team sports (8.1%; 95% CI, 8.0%-8.2%) and strengthening (8.0%; 95% CI, 7.9%-8.1%). The prevalence of binge drinking for each exercise and free time sport type ranged from 6.9% (water aerobics) to 31.9% (team sports). Participants engaging in strengthening (prevalence ratio = 1.12; 95% CI, 1.04-1.21, P = .002) and team sports (prevalence ratio = 1.11; 95% CI, 1.07-1.17, P < .001) were more likely to binge drink more frequently in the past 30 days than inactive participants. CONCLUSIONS: It appears that the participants' profile plays an important role in the underlying social context of this association. Participants with more frequent strengthening and less frequent team sports practice, who were primarily younger and single, were more likely to binge drink frequently.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».