Relationships of Activity and Sugar Drink Intake on Fat Mass Development in Youths
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether a significant relationship exists between fat mass (FM) development and physical activity (PA) and/or sugar-sweetened drink (SD) consumption in healthy boys and girls aged 8-19 yr. METHODS: A total of 105 males and 103 females were assessed during childhood and adolescence for a maximum of 7 yr and a median of 5 yr. Height was measured biannually. Fat-free mass (FFM) and FM were assessed annually by dual x-ray absorptiometry (DXA). PA was evaluated two to three times annually using the PAQ-C/A. Energy intake and SD were assessed using a 24-h dietary intake questionnaire also completed two to three times per year. Years from peak height velocity were used as a biological maturity age indicator. Multilevel random effects models were used to test the relationship. RESULTS: When controlling for maturation, FFM, and energy intake adjusted for SD, PA level was negatively related to FM development in males (P<0.05) but not in females (P>0.05). In contrast, there was no relationship between SD and FM development of males or females (P>0.05). There was also no interaction effect between SD and PA (P>0.05) with FM development. CONCLUSION: This finding lends support to the idea that increasing PA in male youths aids in the control of FM development. Models employed showed no relationship between SD and FM in either gender.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».