Testing validity of FitnessGram in two samples of US adolescents (12–15 years)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study examined the validity of the FitnessGram® criterion-reference cut-points for cardiorespiratory fitness (CRF) based on two samples of US adolescents (aged 12-15 years). This study also established the CRF cut-points for metabolically healthy weight status based on a recent national fitness survey for the purposes of cross-validating with pre-existing cut-points including FitnessGram. METHODS: in mL/kg/min) was estimated from a submaximal exercise test. CRF categories based on FitnessGram cut-points, a clustered cardiometabolic risk factors score and weight status were used. A series of Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analyses were conducted to identify age- and sex-specific CRF cut-points that were optimal for metabolically healthy weight status. RESULTS: Based on FitnessGram cut-points, having high risk CRF, but not low risk CRF, was associated with high cardiometabolic risk (OR = 3.17, 95% CI = 1.14-8.79) and unhealthy weight status (OR = 5.81, 95% CI = 3.49-9.68). The optimal CRF cut-points for 12-13-year-olds and 14-15-year-olds were 40 and 43 mL/kg/min in males and 39 and 34 mL/kg/min in females, respectively. Compared to meeting new CRF cut-points, not meeting new CRF cut-points was associated with higher odds of showing high cardiometabolic risk (OR = 2.91, 95% CI = 1.47-5.77) and metabolically unhealthy weight status (OR = 4.47, 95% CI = 2.83-7.05). CONCLUSION: FitnessGram CRF cut-point itself has rarely been scrutinized in previous literature. Our findings provide partial support for FitnessGram based on two samples of US adolescents. CRF cut-points established in this study supports international criterion-referenced cut-points as well as FitnessGram cut-points only for males. FitnessGram should be continuously monitored and scrutinized using different samples.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle