Characteristics of children's physical activity during active play
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging evidence suggests that oxygen consumption (VO2) for self-paced physical activity (PA) is underestimated when applying laboratory-based treadmill (TM)-derived regression equations. This study examines the accelerometer (ACC) characteristics for paced TM PA and self-paced children's PA to ascertain if the predictable regulated patterns of paced PA are implicated in the inferior estimates of VO2. METHODS: Children's (9.3±1.2 years) (N.=21) VO2 (portable oxygen analyzer) and PA (accelerometry) were measured for paced treadmill PA (4-10 km/h). Active playing of children's games in a camp setting was used for self-paced PA. Treadmill and self-paced PA were compared by linear regression and Bland-Altman analysis. Relative contribution of each axes (% axis difference) for paced and self-paced PA were assessed (N.=21). RESULTS: The VO2 responses during paced treadmill exercise was linear with ACC quantified PA (for vertical axis r=0.95±0.03 and for vector magnitude [VM] r=0.95±0.05, P>0.05). During self-paced PA, the VO2 responses for ACC quantified PA were not linear (for vertical axis r=0.20±0.11 and for VM r=0.25±0.09) over the same range of ACC PA (0-1500 counts/10 s). VO2 estimates for self-paced PA (using TM-derived equations) were underestimated (P<0.05) across the range of intensities, which increased as the intensity of PA increased (>6 METs). Comparing paced versus self-paced PA the % axis dominance (i.e., difference between the highest and lowest axis) contribution to PA was 41±14% for paced and 3±2% for self-paced PA (P<0.05). CONCLUSIONS: This study reveals that the inferior estimates of VO2 for self-paced PA (using-derived linear equations) is attributable to the presence of a dominant axis with paced TM PA, which inflates the calculation of VM and the predicted VO2 for self-paced PA where no % axis difference exists.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».