Examination of Lifestyle Behaviors and Cardiometabolic Risk Factors in University Students Enrolled in Kinesiology Degree Programs
Notice bibliographique
Résumé
Preventing physical inactivity and weight gain during college is critical in decreasing lifelong obesity and associated disease risk. As such, we sought to compare cardiometabolic risk factors and lifestyle behaviors between college students enrolled in kinesiology and non-kinesiology degree programs to assess whether health and exercise degree programs may influence health behaviors and associated disease risk outcomes. Anthropometrics, fasting blood glucose, insulin, lipid profiles and HbA1c%, blood pressure, and peak oxygen consumption (V[Combining Dot Above]O2peak) were assessed in 247 healthy college students. The homeostasis model assessment of insulin sensitivity (HOMA) was calculated using glucose and insulin levels. Self-reported physical activity from the Paffenbarger questionnaire was collected to estimate the average caloric expenditure due to different types of physical activities. Despite no significant differences in body mass index or waist circumference between groups, kinesiology majors presented with ∼20% lower fasting insulin levels and HOMA (p = 0.01; p < 0.01, respectively) relative to nonmajors. Kinesiology majors reported increased weekly participation in vigorous-intensity sport and leisure activities and, on average, engaged in >300 metabolic equivalent-h·wk, whereas non-kinesiology majors engaged in <300 MET-h wk (p = 0.01). Our data suggest that students enrolled in kinesiology degree programs display improved healthy behaviors and associated outcomes (parameters of glucose homeostasis). Practical outcomes of this research indicate that implementing components of a comprehensive kinesiology curriculum encourages improved health behaviors and associated cardiometabolic risk factors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».