Linking cardiorespiratory fitness classification criteria to early subclinical atherosclerosis in children
Notice bibliographique
Résumé
It is unclear if cardiorespiratory fitness (CRF) can be used as a screening tool for premature changes in carotid intima-media thickness (cIMT) in paediatric populations. The purpose of this cross-sectional study was 3-fold: (i) to determine if CRF can be used to screen increased cIMT; (ii) to determine an optimal CRF cut-off to predict increased cIMT; and (iii) to evaluate its ability to predict increased cIMT among children in comparison with existent CRF cut-offs. cIMT was assessed with high-resolution ultrasonography and CRF was determined using a maximal cycle test. Receiver operating characteristic analyses were conducted in boys (n = 211) and girls (n = 202) aged 11-12 years to define the optimal sex-specific CRF cut-off to classify increased cIMT (≥75th percentile). Logistic regression was used to examine the association between the CRF cut-offs with the risk of having an increased cIMT. The optimal CRF cut-offs to predict increased cIMT were 45.81 and 34.46 mL·kg(-1)·min(-1) for boys and girls, respectively. The odds-ratios for having increased cIMT among children who were unfit was up to 2.8 times the odds among those who were fit (95% confidence interval: 1.40-5.53). Considering current CRF cut-offs, only those suggested by Adegboye et al. 2011. (Br. J. Sports Med. 45(9): 722-728) and Boddy et al. 2012 (PLoS One, 7(9): e45755) were significant in predicting increased cIMT. In conclusion, CRF cut-offs (boys: ≤ 45.8; girls: ≤ 34.5 mL·kg(-1)·min(-1)) are associated with thickening of the arterial wall in 11- to 12-year-old children. Low CRF is an important cardiovascular risk factor in children and our data highlight the importance of obtaining an adequate CRF.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».