Behavior Tracking and 3-Year Longitudinal Associations Between Physical Activity, Screen Time, and Fitness Among Young Children
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Understanding the correlates of children’s fitness as they develop is needed. The objectives of this study were to 1) examine the longitudinal associations between physical activity (PA), screen time (ST), and fitness; 2) determine if sex moderates associations; and 3) track PA and ST over 3 years. Methods: Findings are based on 649 children [baseline = 4.5 (0.5) y; follow-up = 7.8 (0.6) y] from Edmonton, Canada. Parental-reported hour per week of PA and ST were measured at baseline and 3 years later. Fitness (vertical jump, sit and reach, waist circumference, grip strength, predicted VO2max, push-ups, and partial curl-ups) was measured using established protocols at follow-up. Sex-specific z scores or low/high fitness groups were calculated. Linear or logistic multiple regression models and Spearman correlations were conducted. Results: Baseline ST was negatively associated with follow-up grip strength [β = −0.010; 95% confidence interval (CI), −0.019 to −0.001]. Associations between baseline PA and follow-up overall fitness (β = 0.009; 95% CI, 0.002 to 0.016) were significant, whereas baseline PA and follow-up VO2max (β = 0.014; 95% CI, 0.000 to 0.027) approached significance (P < .06). No sex interactions were observed. Moderate and large tracking were observed for PA (rs = .30) and ST (rs = .53), respectively. Conclusions: PA and ST may be important modifiable correlates of overall fitness in young children.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».