Relationships between moderate vigorous physical activity, motor- and health-related fitness and motor skills in children Article DOI:
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood is an important transitional period for the development of healthy physical activity (PA) behaviours, so it is important to understand its impact on a healthy lifestyle. AIM: This study aimed to determine the influences of sex, socioeconomic status (SES) and body composition (BC) on the relationships between PA, motor skills, motor- and health-related physical fitness in 5-8-year-olds. SETTING: Participants were a subsample consisting of 299 children (150 boys, 149 girls, mean age 6.83 ± 0.96 years) from the Exercise, Arterial Modulation and Nutrition in Youth South Africa study (ExAMIN Youth SA). METHODS: Anthropometric measures, health-related physical fitness (HRPF), motor-related physical fitness (MRPF), objectively measured PA and demographic information were determined. RESULTS: Only 66% achieved the recommended 60 min of daily moderate vigorous physical activity (MVPA) with 19% classified as having unhealthy body composition (11% overweight, 8% obese). Fat-free mass and SES revealed small-to-moderate influences on the relationship between MVPA, standing broad jump (SBJ; r = 0.32), predicted VO2max (r = 0.28) and beep levels (r = 0.22). For MRPF, the quality of running (r = 0.12) and balancing were associated with MVPA. Adjusting for sex, BC and SES in the relationship between PA with HRPF and MRPF, reductions in most correlations were observed. CONCLUSION: Moderate vigorous physical activity levels were positively associated with HRPF, MRPF and some motor skills in 5-8-year-olds. Socioeconomic status (lower parental income, employment and education negatively influenced the association between MVPA and fitness [beeps, SBJ, O2max]).Contribution: This study provides knowledge with regard to the use of accelerometer for baseline data for PA, MRPF, HRPF as well as motor skills in South African children.
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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 ».