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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».