Body mass index of North American participants at the World Masters Games
Notice bibliographique
Résumé
WMG (World Masters Games) athletes have either pursued a physically active lifestyle for an extended period of time or have initiated exercise/sport in later life. This unique cohort of middle-aged to older-aged adults remains relatively uninvestigated with regards to various measures of health. With a need for multifaceted solutions to the obesity epidemic, investigating special populations such as those competing in sport at older ages may further the understanding of the nexus between aging, physical activity and obesity. This study aims to investigate the BMI (body mass index) of North American WMG competitors with respect to national health guidelines and demographics. An online survey was utilized to collect demographic information from athletes competing at the Sydney WMG. BMI was derived using the participant’s height and body mass. A total of 928 (46.7% male, 53.3% female) participants from Canada and the United States (age: 52.6 ±9.8 years) completed the survey. The top 5 sports in which participants competed were football (25.6%), track/field (15.4%), swimming (8.4%), volleyball (8.2%), and softball (7.8%). Female and male BMI (kg/m2 ) across all sports were: > 30 (obese: 13.9%), 25-29.9 (overweight: 34.1%), 18.5-24.9 (normal: 50.3%), and <18.5 (underweight: 1.7%). Data indicated that BMI was a health risk factor for 13.9% of the participants and a developing risk factor for 34.1% of the participants. Analysis demonstrated a significantly reduced (P < 0.05) classification of obesity of the North American WMG competitors when compared to Canadian and United States national populations. It is believed that adherence to exercise improves indices of general health. A key index of health (obesity) is significantly lower in incidence for North American WMG competitors when compared to Canadian and US populations.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».