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Enregistrement W2345909796 · doi:10.1016/j.phrp.2016.04.010

Timing of Spermarche and Menarche are Associated with Physical Activity and Sedentary Behavior Among Korean Adolescents

2016· article· en· W2345909796 sur OpenAlexaff
Eun‐Young Lee, Roman Pabayo, Ichiro Kawachi

Notice bibliographique

RevueOsong Public Health and Research Perspectives · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHypothalamic control of reproductive hormones
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKorea Centers for Disease Control and PreventionCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésMenarcheMedicineDemographyLogistic regressionBody mass indexPsychological interventionPhysical activityGerontologyPhysical therapyPsychiatryEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study examined the timing of menarche and spermarche and their associations with physical activity (PA) and sedentary behavior (SB) after controlling for body mass index (BMI). METHODS: Multiple logistic regression analyses were conducted to determine whether the timing of menarche in girls and spermarche in boys is associated with PA and SB independent of BMI in a nationally representative sample of Korean adolescents (13-18 years; N = 74,186). RESULTS: After controlling for age, family economic status, and BMI, early timing of spermarche among boys was associated with a higher likelihood of engaging in PA and a lower likelihood of engaging in SB for < 2 hours during weekdays. By contrast, boys with late timing of spermarche were less likely to engage in PA and more likely to engage in SB for < 2 hours. Among girls, early or late timing of menarche was associated with a higher likelihood of engaging in PA and a lower likelihood of engaging in SB. CONCLUSION: Timing of menarche in girls and spermarche in boys could be a marker for PA and SB among Korean adolescents. To promote PA and discourage SB among Korean adolescents, school-based, grade-specific interventions can be tailored by the absence or presence of menarche/spermarche.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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