Compliance with the 24-hour movement behavior guidelines and the impact of sleep methods among toddler, preschool, and school-aged children enrolled in the Guelph Family Health Study
Notice bibliographique
Résumé
Canadian movement guidelines focused on physical activity (PA), sleep, and screen time support childhood development and reduce the risk of chronic disease. Accelerometers are often used to capture these behaviors; however, they are limited in their ability to record daytime sleep due to potential misclassification. OBJECTIVES: The objectives of this study were to 1) determine the prevalence of children enrolled in the Guelph Family Health Study who met the guidelines and to 2) compare the impact of different sleep measurement methods. DESIGN/METHODS: Toddlers (1.5-<3 years; n = 128; valid data for all movement behaviors, n = 70), preschoolers (3-<5 years; n = 143; valid data for all movement behaviors, n = 104), and school-aged (5-<6 years; n = 49; valid data for all movement behaviors, n = 31) children were included. Screen time and sleep habits were obtained through parental report and published normative data. PA and sleep were recorded using accelerometers (wGT3X-BT ActiGraph; right hip). RESULTS: It was found that 66 % of toddler, 44 % of preschool, and 63 % of school-aged children met the screen time guidelines. Further, 63 % of toddler, 98 % of preschooler, and 80 % of school-aged children met PA guidelines. Sleep guideline compliance ranged from 3 % to 83 % in toddler, 27 % to 92 % in preschooler, and 32 % to 90 % in school-aged children. These proportions were found to be significantly different (Cochran's Q and McNemar's tests). CONCLUSIONS: Nearly all children met PA guidelines. In contrast, less than half to two-thirds met screen time guidelines. Compliance with sleep guidelines varied substantially with measurement method, highlighting the need for standardization.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».