Investigation of Underlying Association between Anthropometric and Cardiorespiratory Fitness Markers among Overweight and Obese Adolescents in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescents who experience overweight or obesity commonly persist in these conditions into adulthood, thereby elevating their vulnerability to health issues. The focus of this study is on health risk markers such as body mass index (BMI), waist circumference (WC), waist-to-height ratio (WHtR), body surface area (BSA), and cardiorespiratory fitness (CRF). The objectives include updating normative values for BMI, WC, WHtR, and BSA in Canadian adolescents, establishing cardiometabolic risk zones, and developing a composite score considering both anthropometric and CRF markers. METHODS: Involving 1864 adolescents, the study used the LMS method to generate percentile norms, stratified by age and sex. Cardiometabolic risk zones were established for each marker based on Z-scores, and a composite score was created. RESULTS: = 0.890) of the common variance between the composite score and the retained independent variables. Moreover, the model demonstrated a mean absolute error (MAE) of approximately 6 percentiles, confirming its high precision. Furthermore, these analyses yielded key thresholds for identifying adolescents at risk: the 70th percentile for high cardiometabolic risk and the 85th percentile for very-high risk. CONCLUSIONS: Individually, WC or WHtR seem to be better markers for evaluating cardiometabolic risk than BMI during adolescence. However, CRF showed comparable importance to anthropometric markers in determining cardiometabolic risk. The simultaneous inclusion of anthropometric and CRF markers provides a better picture of the global cardiometabolic risk in adolescents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».