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Enregistrement W2754609182 · doi:10.1177/0031512517730414

What Physical Fitness Component Is Most Closely Associated With Adolescents' Blood Pressure?

2017· article· en· W2754609182 sur OpenAlexaboutno aff
Heloyse Elaine Gimenes Nunes, Carlos Alencar Souza Alves, Eliane Cristina de Andrade Gonçalves, Diego Augusto Santos Silva

Notice bibliographique

RevuePerceptual and Motor Skills · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood pressurePhysical fitnessAerobic exercisePhysical therapyMedicineBody mass indexAnalysis of varianceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to determine which of four selected physical fitness variables, would be most associated with blood pressure changes (systolic and diastolic) in a large sample of adolescents. This was a descriptive and cross-sectional, epidemiological study of 1,117 adolescents aged 14-19 years from southern Brazil. Systolic and diastolic blood pressure were measured by a digital pressure device, and the selected physical fitness variables were body composition (body mass index), flexibility (sit-and-reach test), muscle strength/resistance (manual dynamometer), and aerobic fitness (Modified Canadian Aerobic Fitness Test). Simple and multiple linear regression analyses revealed that aerobic fitness and muscle strength/resistance best explained variations in systolic blood pressure for boys (17.3% and 7.4% of variance) and girls (7.4% of variance). Aerobic fitness, body composition, and muscle strength/resistance are all important indicators of blood pressure control, but aerobic fitness was a stronger predictor of systolic blood pressure in boys and of diastolic blood pressure in both sexes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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