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Enregistrement W4416985476 · doi:10.1186/s12966-025-01862-0

Temporal trends of no moderate to vigorous physical activity in adolescents: a 16-year trend analysis of 115,926 participants

2025· article· en· W4416985476 sur OpenAlexaff
Sitong Chen, Denver M. Y. Brown, Christopher D. Pfledderer, Yajun Huang, Mark S. Tremblay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical activityTrend analysisClinical nutritionPopulationPopulation healthBehavioural sciencesPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Engaging in no moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) has been recognized as an important indicator in physical activity (PA) surveillance, as any engagement in MVPA confers health benefits compared to none. Studying the prevalence of no MVPA can provide valuable insights into physical inactivity patterns and inform public health intervention efforts. While some cross-sectional studies have examined this issue, no research has analysed year-to-year trends. Therefore, the aim of this study was to assess trends of no MVPA among adolescents and key subgroups using a nationally representative US sample. METHODS: Data from 2005 to 2021 cycles of the Youth Risk Behavior Surveillance System were used, with 115,926 US adolescents aged 14-17 years included (female: unweighted sample size = 58,582, 50.5%; weighted%=49.4%). Participants self-reported their demographic (sex, age, race/ethnicity, body mass index) and behavioural information (days of ≥ 60 min of MVPA over the past week, and recreational screen time). No MVPA was operationalized as reporting 0 days of ≥ 60 min of MVPA. Trend analysis was performed to assess temporal variations from 2005 to 2021 using a series of binary logistic regression models after controlling for demographic and screen time related variables. RESULTS: Declining trends in no MVPA were observed among adolescents from 2005 (weighted: 24.3%) to 2021 (weighted: 15.5%). After stratifying by sex, age, race/ethnicity, body mass index and recreational screen time, similar downward trends were shown across all adolescent subgroups consistently (p for trend < 0.001). Girls, older adolescents, those who identified as non-White, adolescents with excess weight, and those engaging in more than 2 h of recreational screen time per day tended to report no MVPA at higher rates (all p < 0.001) compared to their counterparts. CONCLUSIONS: No MVPA has declined among the US adolescents, especially after 2009. Notably, sociodemographic disparities were observed in no MVPA among different population subgroups. PA promotion strategies targeting girls and older adolescents should be prioritized to further reduce the prevalence of no MVPA.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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