How Should Youth Handgrip Strength be Normalized? New Insights Using 3-D Allometry with “Generalizable” Norm-Referenced Values, Data from NHANES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Handgrip strength (HGS) is an important marker of health. Using allometric scaling, we previously identified that adult HGS should be normalized by a cross-sectional or surface area measure of body size, although it is unclear whether scaling youth HGS by the same body size dimension is appropriate. We therefore aimed to (1) identify the optimal body size dimension(s) to normalize youth HGS for differences in body size and (2) generate norm-referenced values for HGS using the identified body size dimension(s). Methods Data were from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), a representative sample of the US non-institutionalized civilian population. Exclusions resulted in a final sample of 4816 youth (51.2% male) aged 6–19 years. Handgrip strength was measured using electronic hand dynamometry. Body size dimensions included body mass, height, and waist circumference. Allometry was used to identify the most appropriate dimension(s) associated with HGS. Population-weighted, sex-stratified generalized additive models for location, scale, and shape were used to develop norms by sex and age. Norms were tabulated as percentile values (3rd to 97th) and visualized as smoothed percentile curves. Results Predicting HGS using all three body size dimensions (three-dimensional) resulted in collinearity predominantly owing to the presence of waist circumference, prohibiting the use of all three body size dimensions as normalizers. However, collinearity was not an issue when two of the three dimensions (body mass and height) were adopted. Allometry identified a “generalizable” normalizing ratio as HGS n = $$HGS/({HT}^{2}*{M}^{0.333})$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>H</mml:mi> <mml:mi>G</mml:mi> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mo>/</mml:mo> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>HT</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msup> <mml:mrow/> <mml:mo>∗</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>M</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>0.333</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> . If only a single body size dimension were available, then HGS should be normalized using height 2 (i.e., $$HGS/{HT}^{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>H</mml:mi> <mml:mi>G</mml:mi> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mo>/</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>HT</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> ) because height was identified as the strongest single body size dimension associated with HGS. Sex- and age-specific norms for $$HGS/({HT}^{2}*{M}^{0.333})$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>H</mml:mi> <mml:mi>G</mml:mi> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mo>/</mml:mo> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>HT</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msup> <mml:mrow/> <mml:mo>∗</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>M</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>0.333</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> declined from age 6–8 years and progressively increased thereafter. Conclusions Allometrically scaling HGS by $$({HT}^{2}*{M}^{0.333})$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>HT</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msup> <mml:mrow/> <mml:mo>∗</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>M</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>0.333</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> helps normalize strength for body size in population-based youth research.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».