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Enregistrement W4388248258 · doi:10.1186/s44167-023-00032-6

Children and youth’s movement behaviours differed across phases and by geographic region throughout the COVID-19 pandemic in Nova Scotia, Canada: an explanatory sequential mixed-methods study

2023· article· en· W4388248258 sur OpenAlexafffundabout
Julie E. Campbell, Michelle Stone, Raktim Mitra, Maggie Locke, Cynthia Macdonald, Ashley Preston, Rebecca Feicht, Laurene Rehman, Sara Kirk, Guy Faulkner, Mark S. Tremblay, Sarah A. Moore

Notice bibliographique

RevueJournal of Activity Sedentary and Sleep Behaviors · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of British ColumbiaToronto Metropolitan UniversityUniversity of OttawaDalhousie University
Organismes subventionnairesNova Scotia Department of Communities, Culture and HeritageDalhousie UniversityFaculty of Health, Dalhousie University
Mots-clésNova scotiaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicNova (rocket)GeographyMovement (music)DemographySociologyMedicineArchaeologyArtEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Like many places globally, the health and well-being of children and youth living in Canada were significantly affected by the COVID-19 pandemic. Restricted access to the outdoors, schools, and public green spaces impacted children's physical activity (PA), sedentary behaviour, and sleep. Restrictions changed throughout the pandemic, and children's and youth's movement behaviours may have been differentially affected based on time and place. This paper aimed to examine the impact of the COVID-19 pandemic on the movement behaviours of children and youth living in Nova Scotia (NS), Canada, over time and by geographic region using mixed methods. METHODS: This study employed an explanatory sequential mixed-methods design. Secondary data from three repeated cross-sectional surveys of parent-reported demographic, movement, and geographic data of 291 children and youth aged 5-17 years were analyzed. Spatial cluster analyses were applied to identify geographic concentrations of children and youth who were more or less likely to meet the moderate-vigorous PA (MVPA) guideline during the pandemic. Semi-structured interviews were conducted with 14 Nova Scotian parents to understand their perspectives on their child's movement behaviours during the pandemic. Interviews were analyzed deductively based on quantitative results using reflexive thematic analysis. RESULTS: Our findings showed only 5.5% of children and youth were meeting all guidelines throughout the pandemic. Of the movement behaviours, screen time (ST) differed across the pandemic and by age and gender. Clusters of children and youth meeting the MVPA recommendation on fewer days were found in regions within NS's three largest population centres (Truro, Sydney, and the Halifax Regional Municipality (HRM)), and clusters of those meeting the MVPA recommendation on more days were also identified in the HRM. From semi-structured interviews, themes indicated: (1) escaping screens during early parts of the COVID-19 pandemic and when weather was colder was hard; (2) having access to spaces to be active near the home helped facilitate children's movement; and (3) higher socioeconomic status enabled more opportunities for movement. CONCLUSION: Overall, fewer public health restrictions led to more favourable movement behaviours and spatial and sociodemographic factors may have been at play. Decision-makers should consider these factors when identifying strategies to keep children active during future health crises.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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