Déterminants individuels, sociaux et environnementaux de l’activité physique : une approche axée sur l’apprentissage automatique et les réseaux temporels

Résumé du projet

L’inactivité physique est associée à un risque plus élevé d’invalidité, de maladie et de mortalité, en particulier chez les populations vulnérables et âgées. Malgré les bienfaits connus de l’activité physique, la plupart des Canadien·nes restent physiquement inactif·ves du point de vue des lignes directrices nationales. Compte tenu de la prévalence de l’inactivité physique, il est important de déterminer les facteurs qui prédisent l’inactivité ainsi que la manière dont ils interagissent au fil du temps.

Cette recherche utilisera trois vagues de données de l’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (ÉLCV) pour modéliser les déterminants individuels, sociaux et environnementaux de la pratique de l’activité physique. Plus précisément, nous comparerons la capacité de plusieurs modèles d’apprentissage automatique à prédire l’activité physique. Une analyse secondaire modélisera la façon dont les déterminants de l’activité physique interagissent au fil du temps en utilisant une approche scientifique de réseaux. Notre analyse se concentrera sur les personnes âgées fragiles.