Community-Based Exercise Assessment in Children With High Risk for Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the risk factors for a group of children at high risk for type 2 diabetes using a proven medical model and incorporating a community-friendly standardized fitness assessment tool. DESIGN: All children in school (kindergarten to grade eight) in an isolated First Nation community were enrolled to be screened for diabetes, risk factors, and fitness level. SETTING: Beausoleil First Nation community is an Ojibway community situated on Christian Island in Georgian Bay, Ontario, Canada. PARTICIPANTS: All children attending Christian Island Elementary School, a total of 101 students from kindergarten to grade eight. INTERVENTIONS: Capillary blood glucose fasting and 2 hours after 75-g simple carbohydrate meal, height and weight (calculated BMI), blood pressure, aerobic capacity, abdominal strength and endurance, upper body strength, trunk extensor strength and flexibility, and upper body flexibility. OUTCOME MEASUREMENTS: Applicability of tests to assess disease, risk factors, and fitness level. RESULTS: Eight children were found to have abnormal capillary blood glucose and required further laboratory investigations. Significant risk factors for type 2 diabetes were identified. The screening exercise assessment identified specific areas below that considered a healthy fitness zone. CONCLUSIONS: The screening assessment identified medical areas of concern in capillary blood glucose, blood pressure, and body mass index. The fitness testing identified areas of concern in aerobic capacity, upper body strength, abdominal strength and endurance, and flexibility. The fitness testing was First Nation community-friendly.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».