The Short Questionnaire to Assess Health-Enhancing (SQUASH) Physical Activity in Adolescents: A Validation Using Doubly Labeled Water
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate assessment of physical activity energy expenditure (PAEE) among adolescents is important for surveillance, evaluating interventions, and understanding the relation between energy balance and normal physiological and behavioral growth and development. The purpose of this study was to examine the validity of the Short Questionnaire to Assess Health-Enhancing Physical Activity (SQUASH)13 for measuring PAEE among adolescents. METHODS: The participants were seventeen adolescents (9 females; Mean age = 17.53; SD = 0.62). Energy expenditure was measured during a 9-day period with doubly labeled water (DLW). The SQUASH was self-administered on the morning of the 10th day and assessed commuting activities, leisure time activities, household activities, and activities at work and school over the previous 9 days. RESULTS: A Bland-Altman plot indicated that the SQUASH underestimated PAEE compared with DLW by a mean difference of 126 kcal·d-1 (95% limits of agreement: -1,207 to 1,459 kcal·d-1), representative of a 10% underestimation. The Spearman rank order correlation coefficient showed there was a significant association between the SQUASH and DLW (r = .50, P = .04), for estimating PAEE. CONCLUSION: When using a sample of highly active adolescents, the SQUASH is a valid self-report tool for measuring PAEE at the group and individual rank order level.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».