Developing and Validating a Step Test of Aerobic Fitness among Elementary School Children
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The tests to estimate aerobic fitness among children require substantial space and maximum effort, which is often difficult for children. We developed a simple submaximal step test (Step Test of Endurance for Pediatrics, or STEP) and assessed its reliability, validity, and ability to estimate aerobic fitness among elementary school children. Method:Children aged 5–10 years completed the STEP with a protocol consisting of 0.1-, 0.2-, and 0.3-metre (4, 8, and 12 in.) step heights. Participants underwent treadmill testing with open circuit spirometry to determine actual maximal oxygen consumption (V̇o2max). Intra-class correlation coefficients (ICCs) assessed test–retest reliability of the STEP and its component tests. Multivariate linear regression assessed the associations between the STEP and V̇o2max, adjusting for potential covariates such as age, sex, BMI, and comorbidity count. Results: The STEP showed excellent reliability (ICC ≥ 0.92; N = 170), irrespective of effort level during testing. Significant effort issues and collinearity among the independent variables led us to exclude children aged 5–6 years ( n = 45) from the regression analysis. The final regression model for children aged 7–10 years with adequate effort ( n = 111), as defined by a respiratory exchange ratio of 1.0 or more, showed that the STEP, sex, and BMI were significantly predictive of V̇o2max ( R 2 = 0.51). Conclusions: This new, effort-independent step test can estimate the aerobic fitness of children aged 7–10 years. Regression equations to estimate V̇o2max from the STEP were provided.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».