MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396769251 · doi:10.3390/nu16101434

Effects of Functional Strength Training Combined with Aerobic Training on Body Composition, Physical Fitness, and Movement Quality in Obese Adolescents

2024· article· en· W4396769251 sur OpenAlexaff
Zhihai Wang, Huihui Ma, Weiwei Zhang, Yufeng Zhang, Layale Youssef, Marcelo A. S. Carneiro, Chao Chen, Dan Wang

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesShanghai University of Sport
Mots-clésAnthropometryAerobic exercisePhysical therapyMedicineBody mass indexPhysical fitnessGrip strengthBody fat percentageAnalysis of varianceCircumferenceRepeated measures designFat massInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to compare the effects of 12 weeks of functional strength training combined with aerobic training (TG) and traditional resistance training combined with aerobic training (CG) on the body composition, physical fitness, and movement quality of obese adolescents. Forty participants were randomly assigned to either the TG group (n = 20) or the CG group (n = 20). Each group underwent training five times per week, lasting 120 min each time, over a total period of 12 weeks. All participants followed a strict dietary program. Anthropometric parameters, body composition, physical fitness, and movement quality were evaluated at baseline and after intervention. A two-way repeated measures ANOVA observed a significant interaction between time and group for body mass (p = 0.043), body fat percentage (p = 0.045), body mass index (p = 0.025), neck circumference (p = 0.01), chest circumference (p = 0.027), left-hand grip strength (p = 0.043), right-hand grip strength (p = 0.048), standing broad jump (p = 0.044), and total Functional Movement Screen score (p = 0.003), and the improvement was greater for TG in comparison to CG. TG was found to be more effective than CG in enhancing body composition, physical fitness, and movement quality in obese 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,651

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNutrientsMême sujetChildren's Physical and Motor DevelopmentTravaux en français237 207