Predictive modelling on handgrip strength in adolescents

Abstract

Introduction: Handgrip strength represents a key measure of upper limb function and general physical fitness in adolescents, reflecting muscular health and potential risk for future health conditions. Objetive: This study aimed at developing a predictive model of adolescent handgrip strength using anthropometric variables to identify those at risk of future health issues. Methods: Sociodemographic data, Body Max Index (BMI), and body fat percentage were collected during Physical Education classes. Handgrip strength was measured twice using the dominant arm, with the best result recorded. Additional data from the Course Navette test, the Physical Activity and Leisure Motivation Scale (PALMS), the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), and the Questionnaire of Health and Well-Being (QHWB) were also collected. A nested 10-fold cross-validation pipeline was used, incorporating Boruta feature selection, and ElasticNet regression. Model evaluation included Mean Average Error, Root Mean Square Error, R², and bootstrapped confidence intervals. The sample included 867 secondary school students (mean age = 14.03 ± 1.19 years; 53.9% boys). Results: The model showed good predictive performance: MAE = 3.76 (0.29), RMSE = 4.73 (0.36), R² = 0.48 (0.08), and Average Normalized MAE = 9.90%. Selected predictors included Age (b = 1.86), Sex (b = -1.03), BMI (b = 4.16), Body Fat (b = -3.94), and Navette Stages (b = 1.06). Conclusions: This study provides preliminary evidence for a predictive model that estimates handgrip strength in adolescents using indirectly measurable predictors, employing a rigorous machine learning approach that retains only robust predictors for population screening.

Introducción: La fuerza de prensión manual representa una medida clave de la función de las extremidades superiores y la aptitud física general en los adolescentes, ya que refleja la salud muscular y el riesgo potencial de padecer problemas de salud en el futuro. Objetivo: El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo predictivo de la fuerza de prensión manual en adolescentes utilizando variables antropométricas para identificar a aquellos con riesgo de padecer problemas de salud en el futuro. Métodos: Se recopilaron datos sociodemográficos, el índice de masa corporal (IMC) y el porcentaje de grasa corporal durante las clases de educación física. La fuerza de prensión manual se midió dos veces utilizando el brazo dominante, y se registró el mejor resultado. También se recopilaron datos adicionales de la prueba Course Navette, la Escala de Motivación para la Actividad Física y el Ocio (PALMS), el Cuestionario Internacional de Actividad Física (IPAQ) y el Cuestionario de Salud y Bienestar (QHWB). Se utilizó un proceso de validación cruzada anidada, incorporando la selección de características Boruta y regresión ElasticNet. La evaluación del modelo incluyó el error medio, el error cuadrático medio, R² y los intervalos de confianza bootstrapped. La muestra incluyó a 867 estudiantes de secundaria (edad media = 14,03 ± 1,19 años; 53,9 % chicos). Resultados: El modelo mostró un buen rendimiento predictivo: MAE = 3,76 (0,29), RMSE = 4,73 (0,36), R² = 0,48 (0,08) y MAE normalizado medio = 9,90 %. Los predictores seleccionados incluyeron la edad (b = 1,86), el sexo (b = -1,03), el IMC (b = 4,16), la grasa corporal (b = -3,94) y las etapas de Navette (b = 1,06). Conclusiones: Este estudio proporciona evidencia preliminar para un modelo predictivo que estima la fuerza de prensión manual en adolescentes utilizando predictores medibles indirectamente, empleando un enfoque riguroso de aprendizaje automático, que retiene solo los predictores robustos para el cribado de la población.