在COVID-19大流行期间,什么解释了青少年的体育活动和体育参与? - 一种可解释的机器学习方法
Lingyi Fu1, Ryan D Burns1, Shandian Zhe2
1Department of Health & Kinesiology, University of Utah, Salt Lake City, USA.
Journal of sports sciences
|September 20, 2024
概括
身体活动和体育参与在COVID-19期间下降. 机器学习确定了人内因素,如年龄和活动的屏幕时间,以及人际因素,如体育运动的父母参与. 这些见解对于青少年健康至关重要.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 青少年健康 青少年健康
- 行为科学 行为科学
背景情况:
- 随着COVID-19大流行,青少年的体育活动 (PA) 和体育参与显著减少.
- 了解PA和体育的社会生态决定因素对于公共卫生干预至关重要.
研究的目的:
- 在COVID-19大流行期间确定影响青少年体育活动和体育参与的关键社会生态因素.
- 使用机器学习方法来分析大规模调查数据.
主要方法:
- 2021年全国儿童健康调查的横截面二次数据分析 (N=16,166).
- 应用可解释机器学习 (基于决策树的模型) 来研究社会生态因素.
- 分析涵盖了人内,人际,组织和社区层面.
主要成果:
- 确定了PA的11个关键因素和体育参与的10个关键因素.
- 个人内在因素 (年龄,屏幕时间,种族) 对PA最重要.
- 人际关系因素 (父母参与,家庭教育,收入) 是体育参与最重要的因素.
结论:
- 在大流行期间,PA和体育参与的共同关键因素主要来自人际和人际层面.
- 确定并讨论了影响每个行为的独特因素.
- 调查结果强调了个人和家庭层面的干预措施的重要性,以促进青少年的活动.
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