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Enregistrement W4399998345 · doi:10.1123/jpah.2023-0429

Measuring Active Transportation on National Health Surveys in Canada From 1994 to 2020

2024· article· en· W4399998345 sur OpenAlexaffabout
Parya Borhani, Kathryn Walker, Gregory Butler, Valérie Lavergne, Gisèle Contreras, Stéphanie A. Prince

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of OttawaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparabilityContext (archaeology)DemographyCyclingPopulation healthPopulationGeographyNational Health Interview SurveyEnvironmental healthGerontologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Active transportation (AT), described as self-powered modes of travel (eg, walking and cycling), is an important source of health-promoting physical activity. While AT behaviors have been measured on national health surveys in Canada for over 2 decades, historic prevalence has not been previously reported. We aimed to document the measures of AT on Canada's various national health surveys, examine AT over time, and interpret them within the context of evolving methods of assessment. METHODS: We compiled and summarized the questions used to measure AT among Canadians on 4 national health surveys: National Population Health Survey (1994-1998), Canadian Community Health Survey (2000-2020), Canadian Health Measures Survey (2007-2019), and the Health Behaviour in School-aged Children Study (2010-2018). Among youth and adults (12+ y), we summarized over time: (1) the prevalence of AT participation and (2) time spent in AT (in hours per week) among those who report any AT participation. Where possible, we reported separate estimates of walking and cycling and produced an aggregate estimate of total AT. We stratified results by age group and sex. RESULTS: Changes in AT survey questions over time and between surveys limit the interpretation and comparability of temporal trends. Nevertheless, a consistently higher proportion of females report walking, while a higher proportion of males report cycling. Irrespective of mode, males report spending more total time in AT. Participation in AT tends to decrease with age, with youth reporting the highest rates of AT and young adults often spending the most time in AT. CONCLUSIONS: Monitoring trends in AT can help assess patterns of behavior and identify whether promotion strategies are needed or whether population interventions are effective. Our evaluation of AT over time is limited by questions surveyed; however, consistent differences in AT by age and sex are evident over time. Moving forward, ensuring consistency of AT measurement over time is essential to monitoring this important behavior.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,019
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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