Adapting Fitness Age Calculations to Suit a Modern North American Female Population, Regardless of Age, Race, or Ability Level
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Fitness Age (FA) has been reported in Japan and South Korea as one way to assess an individual’s overall health. To date, this method has not been used in North America. The objective of the current study was to assess the applicability of existing Fitness Age calculations for North American women. Methods: Thirty-seven North American working women aged 18 to 67 years completed a fitness test battery, as described by previous studies. The fitness test results were used with published regression equations to estimate each woman’s FA which was subsequently adjusted to correct for biases in the data. Results: The data from the fitness tests were similar to those presented in the previously published literature with the exception of grip strength, trunk flexion, and body fat percentage which differed significantly compared to the populations assessed previously. These population differences appear to have impacted the applicability of the published methods for this population. Discussion: Because the FA estimates must be corrected according to a theoretical “ideal” to address population biases before they can be used, the authors propose using the deviation from this theoretical ideal rather than raw FA in future aging studies, as this is where the interesting inter-personal differences lay.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».