Associations between Daily Step Counts and Physical Fitness in Preschool Children
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the relationships between daily step counts and physical fitness in preschool children. METHODS: Preschoolers' step counts were assessed by ActiGraph accelerometers consecutively for seven days. Physical fitness was assessed by a 20 m shuttle run test (cardiorespiratory fitness), the handgrip and standing long jump tests (musculoskeletal fitness), and the 2 × 10 m shuttle run test (speed/agility). A composite score was created from the mean of the standardized values of all physical fitness tests. RESULTS: A total of 301 preschoolers (134 girls, mean age 57.40 ± 5.47 months; 167 boys, mean age 58.10 ± 5.34 months) were included in the final analysis. Compared with the lowest tertile, boys and girls in the highest tertile of step counts achieved high physical fitness with odds ratio (OR) being 5.39 (95% CI = 1.65-17.59) and 4.42 (95% CI = 1.30-14.99), respectively, after adjusting for confounders. Meanwhile, a relationship was observed for each 1000 steps/day increment being associated with 43% (OR = 1.43, 95% CI = 1.10-1.85) and 62% (OR = 1.62, 95% CI = 1.20-2.19) increment for high physical fitness in boys and girls, respectively. In addition, significant non-linear relationship was observed between daily steps and physical fitness in boys, which indicated that accumulated 8000 steps/day was associated with the highest ratio to achieve high physical fitness. CONCLUSIONS: Positive relationships between step counts and physical fitness were observed in preschool children, and the relationships were strongest for those who accumulated 8000 steps/day in boys. To confirm the findings in this study, well-designed and large-scale longitudinal studies are needed in the future.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».