Developing a culturally relevant and feasible data collection protocol to measure physical activity, sleep, and sedentary time in high school students in Guadalajara, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Background: The benefits of achieving movement behaviour recommendations (i.e., an adequate balance of physical activity, sleep, and sedentary time over a 24-hour period) in young adulthood are well-established. However, in Mexico, nationally representative self-reported data suggest that only 5% of adolescents (15-19 years) meet these recommendations. Promoting movement behaviours among Mexican adolescents is a public health imperative. To develop and assess effective interventions, it is essential to identify data collection protocols that are feasible and culturally relevant in a Mexican setting. Methods: From October 2022-May 2023, the research team met with stakeholders (school board officials, school principals, parents, and high school students) in Guadalajara, Mexico to introduce and discuss a project to measure movement behaviours in high school students using Fitbits (a low-cost alternative to research-grade accelerometers) and a questionnaire. Local university students were trained as research assistants (RAs) and helped test Fitbits and pilot the configuration process. The questionnaire was developed and piloted with the ultimate intended population. Results: Meetings with stakeholders determined culturally relevant procedures for selection, recruitment, consent, and data collection. Eleven university students received RA training. Piloting highlighted essential space, time, technology and human resource needs for a future study. Eighteen high school students (33% women, average age 15.3) completed the questionnaire, taking 7-19 minutes. Students’ lack of access to wi-fi was a barrier to data collection. Conclusion: The data collection protocol is feasible and culturally relevant. It will be used to assess the movement behaviour of 600 high school students from August-November 2023.
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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 | 0,035 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».