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Enregistrement W2618414561 · doi:10.1249/01.mss.0000519671.95363.1f

Anthropometric Measures are Associated with Canadian Agility and Movement Skill Assessment Scores

2017· article· en· W2618414561 sur OpenAlexaffabout
Kevin Belanger, Mark S. Tremblay, Patricia E. Longmuir, Joel D. Barnes, Dwayne P. Sheehan, Jennifer L. Copeland, Sarah J. Woodruff, Brenda Bruner, Barbi Law, Luc J. Martin, Angela M. Kolen, Michelle Stone, Kristal D. Anderson, Kirstin N. Lane, Nathan Hall, Melanie Gregg, Travis J. Saunders, Dany J. MacDonald, François Trudeau, Claude Dugas

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of WinnipegDalhousie UniversityQueen's UniversityCamosun CollegeChildren's Hospital of Eastern OntarioNipissing UniversityUniversity of WindsorSt. Francis Xavier UniversityUniversity of LethbridgeUniversité du Québec à Trois-RivièresMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropometryWaistBody mass indexGross motor skillCompetence (human resources)Physical therapyPsychologyMovement assessmentMotor skillMedicineDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Recent literature suggests that anthropometric measures are correlates of gross motor competence in children. The purpose of this study was to determine if body mass index (BMI) or waist circumference (WC) are associated with children’s scores on the Canadian Agility and Movement Skill Assessment (CAMSA). METHODS: Children aged 8-12 years (n = 7,773), with parental consent, from 7 Canadian provinces had their physical literacy level measured using the Canadian Assessment of Physical Literacy (CAPL). CAPL testing was completed between 2012-2016 and administered by trained research staff. As part of the CAPL tests, movement competence was measured using the CAMSA which evaluates fundamental, combined, and complex movement and motor skills. Children were scored on time to complete the CAMSA (range 1-14 points) and ability to demonstrate the movement skill criteria (range 0-14 points) for a combined score out of 28, with the best of two trials used for analyses. BMI was calculated from measured height and weight and converted to BMI z-score using the World Health Organization’s (WHO) BMI-for-age charts and formulae based on the LMS method. WC was measured in duplicate using an elastic tape measure at the level of the iliac crest and recorded in centimeters, with the average of the two measures used for analyses. Children were grouped for analysis based on those meeting (≥ -2.0 to ≤ 1.0) and not meeting (< -2.0 or > 1.0) the WHO’s recommended level of BMI z-score. Separate multiple linear regression models were used to predict CAMSA score for BMI z-score and WC, with both models adjusting for age and sex. RESULTS: The difference in CAMSA scores between BMI z-score groups was significant (p < 0.001, Cohen’s d = 0.3). In the BMI z-score model, results of the regression (F [3,7455] = 353, p <0.0001, R2 = 0.12) indicated that CAMSA scores were lower by 0.3 units for every 1 unit increase in BMI z-score. In the WC model, results of the regression (F [3,7455] = 402.2, p <0.0001, R2 = 0.14) found lower CAMSA scores of 0.1 units for each 1 centimeter increase in WC. Age and sex were strongly associated with CAMSA score in both models, as expected. CONCLUSIONS: These results align with previously reported findings suggesting that anthropometric measures have a moderate relationship with children’s performance on movement competence assessments.

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)0,005
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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