A Canadian longitudinal study of the associations between weight control status and lifestyle behaviors during adolescence
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to estimate associations between weight control status (trying to lose, gain or maintain weight) and lifestyle behaviors (moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), screen time, and the consumption of breakfast, fast food, fruits and vegetables, and sugar-sweetened beverages (SSB)) in adolescents. Data from 919 adolescents in the MATCH study, in New Brunswick, Canada, who self-reported their weight control status at least once within 24 data collection cycles over 8 years (from 2011 to 2019) and from 812 who provided data at least once over the 7 cycles on eating behaviors were used. Generalized estimating equations were used. At the first cycle, mean age was 11.3 (SD = 1.2) years old and 56% were girls. Trying to gain (β = 0.47, CI = [0.15, 0.79]) and maintain weight (β = 0.35, CI = [0.12, 0.57]) were positively associated with MVPA. Trying to lose weight was negatively associated with breakfast (IRR = 0.90, CI = [0.85, 0.94]) and positively associated with screen time (β = 0.62, CI = [0.15, 1.10]), fruit and vegetable (IRR = 1.12, CI = [1.01, 1.25]) and SSB (IRR = 1.42, CI = [1.10, 1.84]). Changes from one weight control status to trying to lose weight were associated with increases in fast food consumption (β = 0.49, CI = [0.15, 0.84]). Weight control status was associated with healthy and unhealthy behaviors in adolescents. Trying to gain or maintain weight was generally associated with more favorable health-related behaviors. Education on healthy weight management behaviors is needed to improve adolescents' health.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».