Health-related Fitness in Preschool Children with and without Motor Delays
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: School-age children with developmental coordination disorder (DCD) have poor health-related fitness (HRF), but little is known about when these deficits emerge. The purpose of this study was to determine if 4- and 5-yr-old children who meet the criteria for DCD exhibit poorer HRF compared with typically developing (TD) children, and if this relationship is mediated by vigorous physical activity (VPA) engagement. METHODS: Five hundred and ninety-two children participated (age, 5.0 ± 0.6 yr) from the Coordination and Activity Tracking in CHildren study. Motor skills were assessed using the Movement Assessment Battery for Children-2, with groups defined as having DCD (≤5th percentile), at risk for DCD (6th-16th percentile), and TD (>16th percentile). Measures of body composition included body mass index, waist circumference, and body fat percentage. Musculoskeletal fitness assessments included standing long jump distance, as well as peak and mean power assessed using a 30-s Wingate protocol on a pediatric cycle ergometer. Time to exhaustion on a progressive, treadmill test was used to determine aerobic fitness. Flexibility and VPA were assessed using a sit-and-reach test and 7-d accelerometry, respectively. RESULTS: Children in the DCD group had the poorest musculoskeletal and aerobic fitness, whereas TD children had the highest. No differences in body composition among groups were found. Daily VPA was similar among groups and did not explain HRF differences. CONCLUSIONS: Preschool children with DCD have decreased anaerobic and aerobic fitness compared with TD children; however, VPA and body composition seem to be less affected by DCD in the early years. Early motor interventions may be able to improve fitness and reduce the risk of hypoactivity and obesity as children with DCD get older.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».