Influence of Movement Intensity and Physical Activity on Adiposity in Youth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the plethora of research examining the physical activity-adiposity relation in youth, questions remain regarding the ideal intensity. Therefore, the purpose of this study was to explore the independent effects of physical activity intensity and incidental movement on total and trunk adiposity. METHODS: The sample consisted of 1165 youth aged 8 to 17 years from the 2003-04 U.S. National Health and Nutrition Examination Survey. Physical activity (low, moderate, vigorous intensity) and incidental movement (activity level when not physically active) were measured using Actigraph accelerometers over 7 days. Total body and trunk fat were measured using dual-energy X-ray absorptiometry; age- and sex-specific percentile scores were calculated. RESULTS: Bivariate analyses revealed an inverse relation between total, low, moderate and vigorous intensity physical activity with total body and trunk fat. After consideration of the total volume of physical activity in the multivariate analyses, moderate-to-vigorous intensity physical activity remained significantly related to total and trunk fat. Participants with the highest (top 12.5%) moderate-to-vigorous intensity activity values had total fat percentile scores that were 34 points lower than participants with the lowest (bottom 25%) values. CONCLUSION: These results are consistent with public health guidelines which recommend that children and youth participate in moderate-to-vigorous intensity physical activity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».