Behavior Tracking and 3-Year Longitudinal Associations Between Physical Activity, Screen Time, and Fitness Among Young Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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 VO 2max , 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 VO 2max (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 ( r s = .30) and ST ( r s = .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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle