Characterization of physical literacy in children with chronic medical conditions compared with healthy controls: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
To determine the physical literacy, defined as the capability for a physically active lifestyle, of children with medical conditions compared with healthy peers, this multicenter cross-sectional study recruited children with medical conditions from cardiology, neurology (including concussion), rheumatology, mental health, respirology, oncology, hematology, and rehabilitation (including cerebral palsy) clinics. Participants aged 8–12 years (N = 130; mean age: 10.0 ± 1.44 years; 44% female) were randomly matched to 3 healthy peers from a normative database, based on age, gender, and month of testing. Total physical literacy was assessed by the Canadian Assessment of Physical Literacy, a validated assessment of physical literacy measuring physical competence, daily behaviour, knowledge/understanding, and motivation/confidence. Total physical literacy mean scores (/100) did not differ (t(498) = –0.67; p = 0.44) between participants (61.0 ± 14.2) and matched healthy peers (62.0 ± 10.7). Children with medical conditions had lower mean physical competence scores (/30; –6.5 [–7.44 to –5.51]; p < 0.001) but higher mean motivation/confidence scores (/30; 2.6 [1.67 to 3.63]; p < 0.001). Mean daily behaviour and knowledge/understanding scores did not differ from matches (/30; 1.8 [0.26 to 3.33]; p = 0.02;/10; –0.04 [–0.38 to 0.30]; p = 0.81; respectively). Children with medical conditions are motivated to be physically active but demonstrate impaired movement skills and fitness, suggesting the need for targeted interventions to improve their physical competence. Novelty: Physical literacy in children with diverse chronic medical conditions is similar to healthy peers. Children with medical conditions have lower physical competence than healthy peers, but higher motivation and confidence. Physical competence (motor skill, fitness) interventions, rather than motivation or education, are needed for these youth.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».