Physical Activity and Trajectories of Cardiovascular Health Indicators During Early Childhood
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cardiovascular disease prevention should begin in childhood. However, the influence of physical activity on cardiovascular health in early childhood is unknown. Our purpose in this study was to determine the effect of physical activity on trajectories of cardiovascular health indicators during early childhood. METHODS: This prospective, observational cohort study (Health Outcomes and Physical Activity in Preschoolers) enrolled 418 3- to 5-year-olds with annual assessments for 3 years. Total physical activity (TPA) and moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) were measured over 7 days via accelerometry. Cardiovascular health indicators included cardiovascular fitness (exercise time on a maximal treadmill test [treadmill time] and 1-minute heart rate recovery), resting arterial stiffness (whole-body pulse wave velocity and carotid β stiffness index), and seated systolic blood pressure. Data were analyzed by using linear mixed-effects modeling; effects are reported as unstandardized estimates (Est). RESULTS: There were main effects of TPA and MVPA on treadmill time (Est = 0.004 [P = .005] and 0.008 [P = .001], respectively) and heart rate recovery (Est = 0.05 [P < .001] and 0.08 [P < .001], respectively). There was a main effect of TPA on pulse wave velocity (Est = −0.001; P = .02) and an MVPA × time interaction (Est = −0.002; P = .01). For carotid β stiffness index, the effect of a TPA × time interaction was not significant (Est = −0.002; P = .051); however, there was a significant MVPA × time interaction (Est = −0.003; P = .03). MVPA was associated with a slower rate of change in systolic blood pressure for girls (Est = 0.06; P = .009). CONCLUSIONS: Children who engage in higher levels of physical activity during early childhood have better cardiovascular health indicators, with more intense physical activity (ie, MVPA) attenuating the stiffening of arteries.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».