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Enregistrement W3177974817 · doi:10.1016/j.jesf.2021.07.001

Temporal trends in step test performance for Chinese adults between 2000 and 2014

2021· article· en· W3177974817 sur OpenAlexaff
Yang Liu, Mark S. Tremblay, Grant R. Tomkinson

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise Science & Fitness · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercentileCardiorespiratory fitnessConfidence intervalDemographyMedicineTest (biology)GerontologyStatisticsPhysical therapyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUD/OBJECTIVE: Cardiorespiratory endurance is an excellent marker of functional endurance and health among adults. The aim of this study was to estimate temporal trends in step test performance for Chinese adults between 2000 and 2014. METHODS: = 603,977) from 2000, 2005, 2010, and 2014 were reported descriptively by the China Physical Fitness Surveillance Center. Temporal trends in means were estimated at the sex-age level for all adults and separate location/occupation groups using sample-weighted linear regression, with trends in distributional characteristics described visually and estimated as the ratio of coefficients of variation (CVs). RESULTS: Collectively, there was a negligible improvement in mean step test performance of 0.12 standardized effect sizes (95% confidence interval (95%CI): 0.11-0.13). Negligible to small improvements were observed for all age, sex, location, and occupation groups. Variability declined substantially over time (ratio of CVs (95%CI): 0.86 (0.86-0.86)), with negligible to large improvements in those below the 10th percentile, and negligible to moderate declines in those above the 90th percentile. CONCLUSION: There have been negligible to large improvements in step test performance for low to average performing Chinese adults since 2000, which may be meaningful to public health because low endurance is an important risk factor for all-cause mortality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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