Does The Children’s Fitness Tax Credit Make Children More Active? A Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Canada’s Children's Fitness Tax Credit (CFTC) program offers households income tax credits to defray the cost of registering their children in an approved program of physical activity. There is limited evidence on the effects of fiscal policies, like the CFTC, that target the low rates of child physical activity seen in the US, Canada and elsewhere. Objective: To investigate the changes in children's physical activity participation and energy expenditure after the CFTC was introduced. Design: Using a quasi-experimental “difference-in-differences” design and multiple waves of the Canadian Community Health Surveys, we estimated the pre-post change in outcomes of individuals of CFTC-eligible age 12-15 (N=39,426) and compared that with the same pre-post change of those 16-21, who are CFTC ineligible (N=47,551). We generated estimates for both the entire population and separately by household income group. Setting: The residential population of Canada Participants: Individuals aged 12-21 years who participated in the Canadian Community Health Surveys Intervention: Implementation of the Children’s Fitness Tax Credit Program in Canada in January 2007 for children aged below 16 years. Main outcomes and measures: Participation in organized physical activities and total energy expended in leisure time physical activity. Results: The CFTC had modest and heterogeneous effects across income groups and specific physical activities. Physical activity participation increased by 3 percentage points among children from middle income families (p=0.02) and by 2 percentage points among those from high income families (p=0.07). These were accompanied by significant increases in child energy expenditure of 10.7% (p=0.02) and 7.6% (p=0.07), respectively. The CFTC increased rates of participation in 4 sports: basketball (all groups), hockey (only high income group), soccer (only middle income group) and skating (only low income group). Conclusion and Relevance: Following the CFTC, there was a modest increase in physical activity participation and energy expenditure among children from middle to high income families. Though modest, these increases may have important health benefits. The cost effectiveness of the CFTC remains an open question.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».