Combined Physical Activity/Sedentary Behavior Associations With Indices of Adiposity in 8- to 10-Year-Old Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Individuals may achieve high physical activity (PA) yet also be highly sedentary (SED). This study assessed adiposity in children classified by PA/SED groups. METHODS: Participants were 520 8- to 10-year-old children with ≥ 1 obese parent. Moderate-to-vigorous PA (MVPA) and SED were measured by accelerometer, and screen-time was measured by self-report. Height, weight, waist circumference (WC), body fat percentage (BF%), and VO2peak were objectively measured; energy intake was measured by dietary recall. Elevated adiposity was defined as BMI ≥ 85th percentile, WC ≥ 90th percentile, BF% ≥ 85th percentile, or waist-to-height ratio (WHR) ≥ 0.5. RESULTS: Up to 27% of boys and 15% of girls were active/SED. Adiposity was lowest for active/non-SED, highest for inactive/SED, and intermediate and similar for active/SED and inactive/non-SED. Using 60 min/d MVPA and 2 h/d screen-time cut-offs, prevalence ranges for elevated adiposity in the active/non-SED, active/SED, inactive/non-SED, and inactive/SED groups were 0% to 14%, 15% to 44%, 16% to 40%, and 32% to 51%, respectively. Corresponding odds and 95% confidence intervals of being overweight/obese for the latter groups were 3.8 (95% CI, 1.7-8.4), 3.8 (1.8-8.2), and 4.9 (2.3-10.3) versus active/non-SED. PA/SED-adiposity associations were mediated by fitness but not energy intake. CONCLUSIONS: Combined PA/SED levels are strongly associated with adiposity in children, but associations are mediated by fitness. Active children who accumulate >2 h/d of screen time and inactive children are equally likely to be overweight/obese.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».