Prevalence and correlates of adherence to the 24-h movement behaviours guidelines for adults in a sample of Nigerian University students
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Canadian 24-h movement guidelines for adults recommend at least 150 min of moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), no more than 3 h of recreational screen time (ST), and 7–9 h of sleep per day. Instead of examining these behaviours individually, these integrated guidelines recognize that how individuals move, rest, and sleep within 24 h jointly influences physical, mental, and cognitive health. University students are particularly prone to poor movement behaviours due to academic and lifestyle pressures. While evidence of the importance of tracking these behaviours is growing globally, there is a dearth of data on adherence to 24-h movement guidelines among young adults in developing countries, including Nigeria. Understanding the prevalence and correlates of adherence in this population is crucial for designing culturally relevant approaches that enhance their well-being. This study assessed the prevalence of adherence to these guidelines among Nigerian university students and examined factors associated with meeting them. Methods This cross-sectional survey recruited 510 physiotherapy undergraduates (mean age: 21.33 ± 2.62 years; 62.4% female) from 8 Nigerian universities. PA, ST, sleep, and socio-demographics were assessed through validated questionnaires and profoma. Results Just 6.5% (95% CI: 4.5–9.0) of students ( females 7.5% [95% CI: 4.9–11.0]; males 4.7% [95% CI: 2.2–8.7]) met all three movement guidelines concurrently. About 38.6% (95% CI: 34.4–43.0), 41.0% (95% CI: 36.7–45.4) and 13.9% (95% CI: 11.0–17.2) of the sample met two, one and none of the guidelines, respectively. Among those who met two and one guidelines, MVPA and ST (23.5% [95% CI: 19.9–27.5]) and MVPA (25.1% [(95% CI: 21.4–29.1]) were the most prevalent. Meeting all three guidelines was weakly associated with age (χ2 = 4.186; p = 0.041; Phi and Cramer’s V = 0.091) and moderately associated with family income (χ2 = 7.156; p = 0.028; Phi and Cramer’s V = 0.118). Conclusion Adherence to 24-h movement guidelines is low among Nigerian university students. The adherence rate of students reduces with age and low family income. Compared to MVPA, fewer students meet ST and sleep guidelines. Thus, initiatives on improving sleep and reducing ST may help to increase meeting of the 24-h movement guidelines among university students.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».