Fatness and Fitness in Obese Children at Low and High Health Risk
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.
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether body composition, physical activity, physical inactivity, and cardiorespiratory fitness explained the presence of risk factors for cardiovascular disease (CVD) and type 2 diabetes in youth. Eighty-three obese children (6–12 years old) were classified as either low health risk (LHR; n = 30) or high health risk (HHR; n = 53) based on the absence/presence of metabolic risk factors that included measures of dyslipidemia, insulin resistance, and elevated blood pressure. Along with demographic and anthropometric data, body composition, physical activity, physical inactivity, and cardiorespiratory fitness variables were assessed. Risk factor clustering was evident in this sample with 24/83 (29%) possessing at least 2 risk factors. Percent body fat did not differ between the LHR (38.5%) and HHR (39.8%) groups, but total fat mass, total fat-free mass, and central body fat mass were greater in the high health risk group. The strongest predictor for the presence of risk factors was central body fat accumulation. Physical activity, physical inactivity, and cardiorespiratory fitness were unable to predict metabolic risk. Overall, we found that risk factors for CVD and type 2 diabetes were common and that body fat mass and central body fat distribution, in particular, were more important than physical activity, physical inactivity, and cardiorespiratory fitness in predicting metabolic risk in obese children.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle