Which intensities, types, and patterns of movement behaviors are most strongly associated with cardiometabolic risk factors among children?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to determine which intensities, patterns, and types of 24-h movement behaviors are most strongly associated with cardiometabolic risk factors among children. METHODS: A total of 369 children aged 10-13 years were studied. Participants wore an Actical accelerometer and a Garmin Forerunner 220 Global Positioning System logger and completed an activity and sleep log for 7 days. Data from these instruments were combined to estimate average minute per day spent in 14 intensities, 11 types, and 14 patterns of movement. Body mass index, resting heart rate, and systolic blood pressure values were combined to create a cardiometabolic risk factor score. Partial least squares regression analysis was used to examine associations between the 39 movement behavior characteristics and the cardiometabolic risk factor score. The variable importance in projection (VIP) values were used to determine and rank important movement behavior characteristics. There was evidence of interaction by biological maturity, and the analyses were conducted separately in the 50% least mature and 50% most mature participants. RESULTS: For the least biologically mature participants, fifteen of the 39 movement behavior characteristics had important VIP value scores; eight of these reflected movement intensities (particularly moderate and vigorous intensities), six reflected movement patterns, and one reflected a movement type. For the most mature participants, thirteen of the 39 movement behavior characteristics had important VIP value scores, with five reflecting intensities (particularly moderate and vigorous intensities), five reflecting patterns, and three reflecting types of movement. CONCLUSION: More than 12 movement behavior characteristics were associated with cardiometabolic risk factors within both the most and least mature participants. Movement intensities within the moderate and vigorous intensity ranges were the most consistent correlates of these risk factors.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».