Normative-referenced values for health-related fitness among Czech youth: Physical fitness data from the study IPEN Adolescent Czech Republic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to developed sex- and age-specific normative-referenced percentile values for health-related fitness among 12 to 18 years old Czech youth. METHODS: This study included cross-sectional data from 1,173 participants (50.7% boys) collected between 2013 and 2016. Participants were recruited from 32 elementary or secondary schools across eight cities located in the Czech Republic. Health-related fitness was objectively measured using both anthropometric (height, body mass, and sum of skinfolds) and performance (20-m shuttle run for cardiorespiratory endurance, modified push-ups for muscular strength/endurance, and V sit-and-reach for flexibility) tests. Sex- and age-specific normative values were calculated using the Lambda Mu Sigma method. Sex- and age-related differences in means were expressed as standardized effect sizes. RESULTS: Normative percentiles were tabulated and displayed as smoothed curves. Among boys, measures of health-related fitness generally increased with age, except for an age-related decline in the sum of skinfolds and a plateau in V sit-and-reach. Among girls, most measures of health-related fitness increased from age 12 to 16 years before stabilizing, except for the sum of skinfolds, which remained stable from age 12 to 18 years. The sex-related differences were large with boys having higher cardiorespiratory endurance and muscular strength/endurance than girls. Girls compared to boys had higher flexibility. CONCLUSIONS: This study presents the most up-to-date sex- and age-specific normative-referenced percentile values for health-related fitness among Czech youth. Normative values may be useful for fitness and public health screening and surveillance, for example, by helping to identify youth with low fitness who might benefit from a fitness-enhancing intervention.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».