Correlation between gross motor coordination and basic coordination capacities in normal-weight and overweight/obese children aged 9–10 years
Notice bibliographique
Résumé
Background Gross motor coordination (GMC) plays a crucial factor in children’s motor development and daily activities. It encompasses various sub-capacities, such as spatial orientation, rhythm, and motor reaction, collectively referred to as basic coordination capacities (BCC). However, children who are overweight and obese (OW/OB) often display poorer GMC. This study aims to examine the impact of gender and weight status (BMI categories) on children’s GMC and BCC. It also seeks to investigate the impact of BCC and BMI on GMC. Method The study involved 266 participants, 135 in the NW group (boys: n = 75; girls: n = 60) and 131 in the OW/OB group (boys: n = 68; girls: n = 63). An NW status is defined by a BMI z-score between ≥−2SD to ≤1SD, while an OW/OB status corresponds to a BMI z-score > 1SD. Physical activity was assessed using the Physical Activity Questionnaire for Children, developed by the University of Saskatchewan, Canada. We used six field tests to evaluate BCC, including single leg standing test (static balance), YBT (dynamic balance), rhythmic sprint test (rhythm), reaction time test (motor reaction), target standing broad test (kinesthetic differentiation), and numbered medicine ball running test (spatial orientation). GMC was evaluated with Kiphard-Schilling’s Body Coordination Test (KTK). Result The motor quotient (MQ) was primarily affected by weight status (F = 516.599, p < 0.001; gender: F = 6.694, p = 0.01), with no significant interaction effect (F = 0.062, p = 0.803). In BCC, gender had a significant main effect on rhythm capacity (F = 29.611, p < 0.001) and static balance (F = 11.257, p = 0.001) but did not significant influence other sub-capacities ( p > 0.05). Weight status impacted dynamic balance (F = 11.164, p = 0.001). The interaction of gender and weight status significantly impacted motor reaction (F = 1.471, p = 0.024) and kinesthetic differentiation (F = 5.454, p = 0.02), but did not affect other sub-capacities ( p > 0.05). The physical activity was not significant affected by gender (F = 0.099, p = 0.753), weight status (F = 0.171, p = 0.679) and the interactions of two variables (F = 0.06, p = 0.806). In the regression analysis, except motor reaction ( p > 0.05), other BCC sub-capacities influenced GMC to varying extents (β = −0.103–0.189, p < 0.05). Nonetheless, only two types of balance significantly mediated the relationship between BMI and GMC (BMI→MQ: β = −0.543, p < 0.001; BMI→YBT: β = −0.315, p < 0.001; BMI→SLS: β = −0.282, p < 0.001; SLS→MQ: β = 0.189, p < 0.001; YBT→MQ: β = 0.182, p < 0.001). Conclusion Compared to gender, the main effect of weight status on most GMC and BCC’s sub-capacities was more pronounced. OW/OB children exhibited poorer GMC, which is related to their reduced static and dynamic balance due to excess weight. Kinesthetic differentiation, spatial orientation, and rhythm capacity are not significantly associated with BMI, but these sub-capacities positively influence gross motor coordination (GMC), except for hand-eye motor reaction.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».