Active video games: the mediating effect of aerobic fitness on body composition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increased understanding of why and how physical activity impacts on health outcomes is needed to increase the effectiveness of physical activity interventions. A recent randomized controlled trial of an active video game (PlayStation EyeToy™) intervention showed a statistically significant treatment effect on the primary outcome, change from baseline in body mass index (BMI), which favored the intervention group at 24 weeks. In this short paper we evaluate the mediating effects of the secondary outcomes. OBJECTIVE: To identify mediators of the effect of an active video games intervention on body composition. METHODS: Data from a two-arm parallel randomized controlled trial of an active video game intervention (n = 322) were analyzed. The primary outcome was change from baseline in BMI. A priori secondary outcomes were considered as potential mediators of the intervention on BMI, including aerobic fitness (VO2Max), time spent in moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), and food snacking at 24 weeks. RESULTS: Only aerobic fitness at 24 weeks met the conditions for mediation, and was a significant mediator of BMI. CONCLUSION: Playing active video games can have a positive effect on body composition in overweight or obese children and this effect is most likely mediated through improved aerobic fitness. Future trials should examine other potential mediators related to this type of intervention. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry Website: http://www.anzctr.org.au. Study ID number: ACTRN12607000632493.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».