Prevalence and sociodemographic correlates of physical activity and sitting time among South American adolescents: a harmonized analysis of nationally representative cross-sectional surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To identify the prevalence and sociodemographic correlates of different domains of physical activity (PA) and higher sitting time among South American adolescents. Methods Data from national surveys of 11 South American countries were analyzed, and comprised information on 166,901 adolescents. PA (≥ 60 min/day of moderate-vigorous PA), physical education classes (PEC) (≥ 3 classes/wk), active commuting to school (≥ 1 d/wk), and higher sitting time (≥ 3 h/d) were self-reported. Sociodemographic correlates, such as gender, age, and food security status were explored using a random effect meta-analysis for logistic parameters. Results Recommended PA ranged between 7.5% (Brazil) and 19.0% (Suriname). Peru (2.2%) and Guyana (43.1%) presented the lowest prevalence of PEC and active commuting to school, respectively. Higher sitting time was less prevalent in Bolivia (24.6%) and more prevalent in Argentina (55.6%). Compared to girls, boys were more prone to reach recommendations for PA [OR = 1.94(1.65;2.28)]; to reach ≥ 3 PEC [OR = 1.17(1.04;1.33)] and to be active in commuting to school [(OR = 1.14(1.06;1.23)], but less prone to higher sitting time [OR = 0.89(0.82;0.96)]. Older adolescents had less odds of reach PA guidelines [OR = 0.86(0.77; 0.97)] and accumulated higher sitting time [OR = 1.27(1.14;1.41)]. Adolescents with food insecurity reported more PEC [OR = 1.12(1.04;1.21)] and active commuting to school [OR = 1.12(1.02;1.22)] but had less higher sitting time than their food security pairs [OR = 0.89(0.81;0.98)]. Conclusions Few adolescents reach the PA recommendation. Actions aiming the promotion of PA and the reduction of sitting time must consider girls and older adolescents as target groups, as well as the specifics of each country.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».