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Enregistrement W2098435514 · doi:10.1186/1471-2458-14-s3-s5

Fitness level and body composition indices: cross-sectional study among Malaysian adolescent

2014· article· en· W2098435514 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti MalayaQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésWaistMedicinePhysical fitnessBody mass indexDemographyCircumferenceCardiovascular fitnessWaist-to-height ratioBiostatisticsPhysical therapyGerontologyEpidemiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The importance of fitness level on the well-being of children and adolescent has long been recognised. The aim of this study was to investigate the fitness level of school-going Malaysian adolescent, and its association with body composition indices. METHODS: 1071 healthy secondary school students participated in the fitness assessment for the Malaysian Health and Adolescents Longitudinal Research Team (MyHEART) study. Body composition indices such as body mass index for age, waist circumference and waist height ratio were measured. Fitness level was assessed with Modified Harvard Step Test. Physical Fitness Score was calculated using total time of step test exercise and resting heart rates. Fitness levels were divided into 3 categories - unacceptable, marginally acceptable, and acceptable. Partial correlation analysis was used to determine the association between fitness score and body composition, by controlling age, gender, locality, ethnicity, smoking status and sexual maturation. Multiple regression analysis was conducted to determine which body composition was the strongest predictor for fitness. RESULTS: 43.3% of the participants were categorised into the unacceptable fitness group, 47.1% were considered marginally acceptable, and 9.6% were acceptable. There was a significant moderate inverse association (p < 0.001) between body composition with fitness score (r = -0.360, -0.413 and -0.403 for body mass index for age, waist circumference and waist height ratio, respectively). Waist circumference was the strongest and significant predictor for fitness (ß = -0.318, p = 0.002). CONCLUSION: Only 9.6% of the students were fit. There was also an inverse association between body composition and fitness score among apparently healthy adolescents, with waist circumference indicated as the strongest predictor. The low fitness level among the Malaysian adolescent should necessitate the value of healthy lifestyle starting at a young age.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle