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Enregistrement W3184291853 · doi:10.1038/s41598-021-95075-7

Biological and environmental influences on motor coordination in Peruvian children and adolescents

2021· article· en· W3184291853 sur OpenAlexaff
Sara Pereira, Alcibíades Bustamante, Carla Santos, Donald Hedeker, Go Tani, Rui Garganta, Olga Vasconcelos, Adam Baxter‐Jones, Peter T. Katzmarzyk, José Maia

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésOverweightContext (archaeology)Gross motor skillLogistic regressionDemographyPsychological interventionObesityAltitude (triangle)Biological ageMultilevel modelMedicineEnvironmental healthGerontologyPsychologyGeographyMotor skillDevelopmental psychologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the associations between biological and environmental factors and gross-motor coordination (GMC) in Peruvian children and adolescents. The sample comprised 7401 boys and girls, aged 6-14 years, recruited from three geographical regions: sea-level, Amazon and high-altitude. Biological variables included age, sex, height, BMI, physical fitness, stunting, and maturational status. Environmental influences included geographical region and school characteristics. Gross-motor coordination was tested with the Körperkoordinationstest für Kinder and the data analyzed by multilevel logistic regression. Results showed a high prevalence of below normal GMC scores. Sex, age, geographical area, biological maturation, BMI (normal versus overweight/obesity), and stunting were all significant predictors of GMC. There was also an interaction between age, sex, and geographical area indicating that older girls who lived at sea-level and high-altitude were more likely to display below normal GMC scores. The school context was less important in predicting GMC problems than the interplay between biological characteristics and geographical region. These results suggest that early identification, as well as educational and pediatric care interventions, are of importance in reducing below normal GMC among Peruvian children and adolescents.

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)0,000
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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