Associations of obesity, movement behaviors, and socioeconomic status with fundamental movement skills in children: Results from the <scp>REACT</scp> project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the relationship of biological characteristics (age, sex, and obesity), movement behaviors (physical activity and sedentary time), and family socioeconomic status with fundamental movement skills (FMS) in primary school children. METHODS: This cross-sectional study sampled 1014 children (537 girls) aged 6 to 10 years from 25 primary schools in Matosinhos, north of Portugal. Five object control skills (dribbling, kicking, catching, throwing, and underarm rolling) were assessed with a categorical scale using the Meu Educativo® platform. Body Mass Index (BMI) was calculated and transformed into z-scores. Moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) and sedentary time were monitored with accelerometry (ActiGraph wGT3X-BT) for seven consecutive days. Family socioeconomic status (SES) was obtained from the Portuguese social support system. Ordinal multilevel logistic regression was used to analyze the associations of weight status, MVPA, sedentary time and SES with FMS, adjusted for sex and age. RESULTS: Boys (odds ratio (OR) = 6.54; 95% CI: 5.13-8.36) and older children (OR = 2.04; 95% CI: 1.85-2.26) were more likely to achieve higher FMS scores. Children with obesity (OR = 0.60; 95% CI: 0.45-0.80), those less active (OR = 0.56; 95% CI: 0.42-0.75) and children with more sedentary time (OR = 0.86; 95%CI: 0.77-0.97) were less likely to score high on FMS. Family SES was not significantly associated with FMS scores. CONCLUSION: Primary school children's FMS are significantly related to biological and behavioral factors but not to family SES. These findings highlight the need for suitable strategies to enhance children's FMS proficiency, considering differences in these characteristics. Fostering adequate motor skill proficiency levels will assist in establishing a robust foundation for healthy lifestyles of all children.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».