Environmental and individual correlates of leisure-time physical activity in Ghana: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Leisure-time physical activity (LTPA) offers significant health benefits yet remains the least engaged domain of overall physical activity in sub-Saharan Africa. Limited evidence exists regarding how environmental and individual factors impact LTPA, particularly among healthcare professionals. This study explored the correlates of LTPA among Physician Assistants in Ghana, with a major focus on natural environmental conditions. Methods: Data from a cross-sectional survey conducted among 439 Physician Assistants in Ghana between October and December 2024 was used. Participants reported their levels of LTPA using a revised Global Physical Activity Questionnaire. Climate data, including temperature, wind direction, rainfall, and humidity, from the Ghana Meteorological Agency were matched to participants’ practice regions. An adjusted linear regression was used to examine the relationship between LTPA and individual/environmental correlates. Results: The mean weekly moderate-to-vigorous-intensity physical activity was 179.3±18.3 minutes. Overall, 69% of respondents did not meet the recommended 150 minutes per week of activity levels by the World Health Organization. In adjusted models, each one-percentage-point increase in relative humidity was associated with an additional 10 minutes of LTPA per week (β =10.4, 95% CI: 1.9 to 18.9). Conversely, wind direction (β =-35.4, 95% CI: -57.3 to -13.5) and male gender (β =-112.9, 95% CI: -190.8 to -35.0) were associated with lower LTPA. Conclusions: Climatic factors significantly influence LTPA in the Ghanaian setting. The findings underscore the need for context-specific interventions that consider climate variability and gender disparities in promoting active lifestyles.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».