Motor Skills of Children and Adolescents With Obesity and Severe Obesity—A CIRCUIT Study
Notice bibliographique
Résumé
Häcker, A-L, Bigras, J-L, Henderson, M, Barnett, TA, and Mathieu, M-E. Motor skills of children and adolescents with obesity and severe obesity-a CIRCUIT study. J Strength Cond Res 34(12): 3577-3586, 2020-During childhood, excessive weight is negatively associated with the development of motor skills, with overweight children or children with obesity having poorer motor skills compared with children with normal weight. The objectives of the current study are to identify the differences in motor skills between children and adolescents with obesity and severe obesity and the extent of this difference. To do so, we examined cross-sectionally 165 subjects. Physical fitness was analyzed in both subjects with obesity (>97th to 99.9th body mass index [BMI] percentile) and severe obesity (>99.9th BMI percentile) using 8 standardized tests: sit-and-reach, grip force, sit-ups, push-ups, balance, hand-eye coordination, standing long jump and 5-m shuttle run. Poorer performance were observed in subjects with severe obesity in sit-ups (children: 59%; 18.6 ± 17.0 vs. 29.5 ± 23.2 percentile value, p = 0.008), balance (adolescent: 59%; 12.1 ± 12.2 vs. 19.3 ± 13.9 seconds, p = 0.034), and in the 5-m shuttle run (children: 49%; 14.0 ± 13.9 vs. 20.8 ± 19.4 percentile value, p = 0.046; adolescents: 11%; 13.2 ± 2.2 vs. 11.8 ± 1.6 seconds, p = 0.008) compared with obese counterparts. In conclusion, although physical performance was found to be similar between the different obesity levels for most tests, youth with severe obesity demonstrated impairments ranging from 11 to 59% in specific tests.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».