A Time-, Gender-, and Disease-State Invariant Model of Fitness Across the Adult Lifespan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In studies of community-based health behavior interventions (diet and physical activity) one goal in analysis is to show expected relationships between measures of intervention and clinically relevant outcomes. Many programs fail to show such clear links for many reasons beyond lack of intervention effectiveness. These secondary analyses were undertaken to assess if the measurement properties (stability and responsiveness) of intervention measures could have contributed to study findings. A feasibility study of lifestyle treatment of metabolic syndrome (n=293; mean age = 59yrs) had achieved 19% reversal over one year, yet neither diet quality nor fitness were associated with cardiovascular disease risk. Confirmatory factor analysis was used to examine fit of measurement models and factorial invariance was tested across three time points (baseline, 3-month, 12-month), gender (male/female), and disease status (diabetes) for the Healthy Eating Index (HEI) (Canada 2005) and several fitness measures (VO2max, flexibility, curl-ups, push-ups). The model fit for HEI was poor and could account for the lack of association seen in the original study. More development of diet quality measures is needed. The model for fitness, however, demonstrated excellent fit and displayed measurement equivalence across time, gender, and disease state. A higher degree of confidence exists when measurement equivalence/invariance is demonstrated, allowing for reliable tests of differences in comparison groups. The use of a multiple measure of fitness, including cardiorespiratory fitness, flexibility, and strength, helps eliminate limitations of using measures from a single domain or self-reported data is promising and should be considered in future work.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».