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Enregistrement W2332953034 · doi:10.1249/mss.0000000000000894

Organized Sport Trajectories from Childhood to Adolescence and Health Associations

2016· article· en· W2332953034 sur OpenAlexfundno aff
Erin K. Howie, Joanne McVeigh, Anne Smith, Leon Straker

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBody mass indexPsychologyLean body massCohortDevelopmental psychologyMental healthDepression (economics)Physical activityGerontologyDemographyClinical psychologyMedicineBody weightPhysical therapyPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The purpose of this study was to identify unique organized sport trajectories from early childhood to late adolescence in an Australian pregnancy cohort, the Raine Study. METHODS: Participation in organized sport was assessed at ages 5, 8, 10, 14, and 17 yr. Physical activity, body composition, and self-rated physical and mental health were assessed at the age of 20 yr. Latent class analysis was used to identify patterns of sport participation. To assess the internal validity of the trajectory classes, differences in health characteristics between trajectories were analyzed using generalized linear models. RESULTS: For girls, three trajectory classes were identified: consistent sport participators (47.5%), sport dropouts (34.3%), and sport nonparticipators (18.1%). For boys, three trajectory classes were identified: consistent sport participators (55.2%), sport dropouts (36.9%), and sport joiners (8.1%). For girls, there were overall differences across trajectory classes in lean body mass (P = 0.003), lean mass index (P = 0.06), and physical health (P = 0.004). For boys, there were differences across classes in physical activity (P = 0.018), percent body fat (P = 0.002), lean body mass (P < 0.001), lean mass index (P < 0.001), physical health (P = 0.06), and depression scores (P = 0.27). CONCLUSION: This study identified unique, sex-specific trajectories of organized sport participation. The differences in health outcomes between trajectory classes, such as participants with consistent sport participation having more preferable health outcomes at the age of 20 yr, support the internal validity of the trajectories. Strategies are needed to identify and encourage those in the dropout trajectory to maintain their participation and those in the nonparticipator or joiner trajectories to join sport earlier. Specifically, interventions to encourage early sport participation in girls and help nonparticipating boys to join sport during adolescence may help more children receive the benefits of sport participation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations115
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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