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Enregistrement W3020951330 · doi:10.1055/a-1152-4865

Phase Angle is Determined by Body Composition and Cardiorespiratory Fitness in Adolescents

2020· article· en· W3020951330 sur OpenAlexaff
Raquel David Langer, Roseane de Fátima Guimarães, Ezequiel Moreira Gonçalves, Gil Guerra‐Júnior, Anderson Márques de Moraes

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessPhase angle (astronomy)Linear regressionPhysical fitnessBody mass indexFat massMedicineDemographyInternal medicinePhysical therapyMathematicsStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phase angle is used to evaluate nutritional status and is an indicator of cellular health. Cardiorespiratory fitness and body composition are strong indicators of health during adolescence. We aimed to evaluate if body composition and cardiorespiratory fitness have an association with phase angle among adolescents. 203 girls and 220 boys (12.8±1.3 years) were evaluated. Peak height velocity, percentage fat mass, fat-free mass, cardiorespiratory fitness, and phase angle measurements were collected. Linear regression adjusted by peak height velocity was used to verify if predictor variables were associated with phase angle among adolescents. Phase angle showed correlation with fat-free mass (girls: r=0.42 and boys: r=0.37); with percent fat mass (girls: r=0.23); and with cardiorespiratory fitness (boys: r=0.19). Linear regression showed that percentage fat mass (in girls) and cardiorespiratory fitness (in boys) had an effect of 11 and 17% in phase angle, respectively, while fat-free mass had an effect of 22 and 26% in phase angle for girls and boys, respectively. Changes in phase angle seem to be more associated with the percentage fat mass in girls, cardiorespiratory fitness in boys, and fat-free mass in both when controlled by peak height velocity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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