Association of Individual Motor Abilities and Accelerometer-Derived Physical Activity Measures in Preschool-Aged Children
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the relationship between motor abilities and accelerometer-derived measures of physical activity (PA) within preschool-aged children. A total of 193 children (101 girls, 4.2 ± 0.7 years) completed five tests to assess motor abilities, shuttle run (SR), standing long jump, lateral jumping, one-leg stand, and sit and reach. Four PA variables derived from 7-day wrist-worn GENEActiv accelerometers were analyzed including moderate to vigorous PA (in minutes), total PA (in minutes), percentage of total PA time in moderate to vigorous PA, and whether or not children met World Health Organization guidelines for PA. Linear regressions were conducted to explore associations between each PA variable (predictor) and motor ability (outcome). Models were adjusted for age, sex, height, parental education, time spent at sports clubs, and wear time. Models with percentage of total PA time in moderate to vigorous PA were adjusted for percentage of total PA time. Regression analyses indicated that no PA variables were associated with any of the motor abilities, but demographic factors such as age (e.g., SR: ß = −0.45; 95% confidence interval [−1.64, −0.66]), parental education (e.g., SR: ß = 0.25; 95% confidence interval [0.11, 1.87]), or sports club time (e.g., SR: ß = −0.08; 95% confidence interval [−0.98, 0.26]) showed substantial associations with motor abilities. Model strength varied depending on the PA variable and motor ability entered. Results demonstrate that total PA and meeting current PA guidelines may be of importance for motor ability development and should be investigated further. Other covariates showed stronger associations with motor abilities such as time spent at sports clubs and should be investigated in longitudinal settings to assess the associations with individual motor abilities.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».