Does Physical Activity During Adolescence Influence Male Lean Tissue Mass At 40 Years Of Age?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Physical activity (PA) is associated with beneficial changes in lean tissue mass during all stages of life. Our group has recently shown that habitual PA is an independent predictor of lean mass development in adolescence. However there remains controversy as to the effects of adolescent activity on subsequent adult lean body mass. It is hypothesized that individuals with greater physical activity levels in adolescence will have significantly greater lean tissue mass in later life. The lack of evidence to support this claim is related to the fact that there is a lack of prospective data measuring individuals in both childhood and adulthood METHODS: Participants were part of the ongoing Saskatchewan Growth and Development Study initiated in 1963. In brief, 207 8-year old boys were assessed annually for 10 consecutive years, 57 of whom were assessed again at 40 years of age. During childhood and adolescence PA was assessed by questionnaires and participants were tertiled into high, average, and low PA categories. At 40 years of age, lean tissue mass (LTM) was assessed by dual energy x-ray absorptiometry. Analysis of Covariance (ANCOVA), with adult age, height, weight and PA inputted as covariates, was used to assess childhood PA group differences. RESULTS: It was found that the mean adjusted LTM (mean±SE) in the high childhood PA category (61.23 ± 0.92 kg) was significantly different than that of the lower childhood physical activity groups (59.33 ± 0.94kg and 58.26 ± 0.65kg, p>0.05) CONCLUSIONS: These findings support the hypothesis that physical activity during adolescence has a positive influence on adult lean tissue mass. However it is unclear whether the effects of childhood PA per say or a behavioral pattern of lifelong PA is responsible for these findings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».