LONGITUDINAL  CHANGES  IN  ENERGY  EXPENDITURE   IN  CHILDREN  AND  ADOLESCENTS     By     Rebecca  Moore                                           A  DISSERTATION     Submitted  to     Michigan  State  University     in  partial  fulfillment  of  the  requirements     for  the  degree  of       Kinesiology-­‐Doctor  of  Philosophy     2014       ABSTRACT     LONGITUDINAL  CHANGES  IN  ENERGY  EXPENDITURE  IN  CHILDREN  AND   ADOLESCENTS     By     Rebecca  Moore     This  dissertation  contains  an  introduction  chapter  (Chapter  1),  a  review  of   the  literature  (Chapter  2),  two  manuscripts  (Chapters  3  and  4)  and  a  summary   chapter  (Chapter  5).    The  first  manuscript  is  a  mixed  longitudinal  study  that   examined  change  in  walking  and  running  economy  over  four  years  in  children  and   adolescents.    The  second  manuscript  is  a  mixed  longitudinal  study  that  examined   change  in  energy  expenditure  in  four  lifestyle  physical  activities  (dance  aerobics,   laundry,  basketball,  and  sweeping)  over  four  years  in  children  and  adolescents.     To  examine  change  in  economy  and  energy  expenditure,  VO2  was  expressed   in  both  absolute  (L/min)  and  relative  terms  (ml/kg/min).    Change  in  VO2  over  time   in  youth  is  traditionally  expressed  in  relative  terms.    However,  by  expressing  VO2  in   absolute  terms  while  using  weight  as  a  covariate  in  the  analyses,  the  purpose  was  to   obtain  results  comparable  to  those  used  with  ratio  scaling  of  VO2.    However,  this   was  not  the  case  and  the  data  did  not  fit  the  hierarchical  linear  model  for  the  six   activities  when  VO2  was  expressed  in  L/min.     Similar  to  previous  literature,  relative  VO2  (ml/kg/min)  decreased  over  time   for  walking  and  running  in  children  and  adolescents.    Relative  VO2  also  decreased   over  time  in  the  four  lifestyle  activities,  which  is  a  new  contribution  to  the  literature.     Factors  found  to  influence  change  in  relative  VO2  over  time  included:  body  surface   area  (laundry,  sweeping,  walking),  chronological  age  (aerobics,  laundry,  sweeping,     walking),  leg  length  (running,  walking),  and  ventilation  (aerobics,  basketball,   laundry,  sweeping,  walking).       For  laundry  and  sweeping  (VO2  ml/kg/min),  the  predictor  variables  (body   surface  area,  chronological  age,  and  ventilation)  explained  all  of  the  variance  in   slope;  meaning  individual  variation  in  change  in  VO2  over  time  was  explained.    For   walking,  running,  basketball,  and  aerobics,  slope  was  still  significant  in  the  final   model.    In  conclusion,  relative  VO2  for  six  different  physical  activities  decreases  over   time  in  children  and  adolescents  and  is  explained  by  a  variety  of  factors  depending   on  the  activity.    Other  factors  not  included  in  this  study  should  be  examined  to   further  explain  the  individual  variation  in  slope  in  these  activities.                                                         TABLE  OF  CONTENTS         LIST  OF  TABLES  .............................................................................................................................................  vi     LIST  OF  FIGURES  ...........................................................................................................................................  viii     CHAPTER  1  INTRODUCTION  ...................................................................................................................  1     Research  aims  and  hypotheses  ................................................................................................  6     CHAPTER  2  REVIEW  OF  LITERATURE  ................................................................................................  10     Introduction  ......................................................................................................................................  10     Factors  affecting  economy  ..........................................................................................................  11       Age  ..........................................................................................................................................  11       Gender  ..................................................................................................................................  15       Maturation  ..........................................................................................................................  16       Resting  energy  expenditure  ........................................................................................  17       Body  size  ..............................................................................................................................  18       Stride  frequency,  stride  length,  and  leg  length  ...................................................  20       Substrate  utilization  .......................................................................................................  21       Ventilation  ..........................................................................................................................  23       Percent  body  fat  ...............................................................................................................  25     Other  factors  .....................................................................................................................................  26       Training  ................................................................................................................................  26       Running  biomechanics  ..................................................................................................  29     Treadmill  versus  overground  ...................................................................................................  31     Normalizing  VO2  to  body  size  and  allometric  scaling  .....................................................  32     Non-­‐locomotor  studies  of  economy  .......................................................................................  34     Summary  ............................................................................................................................................  35       CHAPTER  3  FACTORS  THAT  INFLUENCE  WALKING  AND  RUNNING  ECONOMY  IN   CHILDREN  AND  ADOLESCENTS:  A  MIXED  LONGITUDINAL  APPROACH  .............................  36     Abstract  ...............................................................................................................................................  36     Introduction  ......................................................................................................................................  37     Methods  ..............................................................................................................................................  40       Participants  ........................................................................................................................  40       Measures  ..............................................................................................................................  42           Procedures  ..........................................................................................................................  45       Data  Reduction  ..................................................................................................................  48       Analysis  ................................................................................................................................  49     Results  .................................................................................................................................................  53       Walking:  Absolute  VO2  (AVO2;  L/min)  ...................................................................  56       Running:  Absolute  VO2  (AVO2;  L/min)  ...................................................................  59       Walking:  Relative  VO2  (RVO2;  ml/kg/min)  ...........................................................  62       Running:  Relative  VO2  (RVO2;  ml/kg/min)  ..........................................................  65     iv       Discussion  ..........................................................................................................................................  68       Absolute  VO2  models  ......................................................................................................  69       Relative  VO2  models  .......................................................................................................  70       CHAPTER  4  LONGITUDINAL  CHANGES  IN  ENERGY  EXPENDITURE  DURING  FOUR   LIFESTYLE  ACTIVITIES  IN  CHILDREN  AND  ADOLESCENTS  .....................................................  78     Abstract  ...............................................................................................................................................  78     Introduction  ......................................................................................................................................  79     Methods  ..............................................................................................................................................  82       Participants  ........................................................................................................................  82       Measures  ..............................................................................................................................  85           Procedures  ..........................................................................................................................  88       Data  Reduction  ..................................................................................................................  91       Analysis  ................................................................................................................................  92     Results  .................................................................................................................................................  97       Aerobics:  Absolute  VO2  (AVO2;  L/min)  ..................................................................  100       Basketball:  Absolute  VO2  (AVO2;  L/min)  ...............................................................  103       Laundry:  Absolute  VO2  (AVO2;  L/min)  ...................................................................  106       Sweeping:  Absolute  VO2  (AVO2;  L/min)  ................................................................  109       Aerobics:  Relative  VO2  (RVO2;  ml/kg/min)  ..........................................................  112       Basketball:  Relative  VO2  (RVO2;  ml/kg/min)  ......................................................  115       Laundry:  Relative  VO2  (RVO2;  ml/kg/min)  ..........................................................  118       Sweeping:  Relative  VO2  (RVO2;  ml/kg/min)  ........................................................  121     Discussion  ..........................................................................................................................................  125         CHAPTER  5  SUMMARY  AND  FUTURE  RECOMMENDATIONS  ...................................................  134     Absolute  VO2  models  .....................................................................................................................  134     Relative  VO2  models  ......................................................................................................................  135     Recommendations  for  future  research  .................................................................................  140       BIBLIOGRAPHY  ..............................................................................................................................................  142                                   v   LIST  OF  TABLES       Table  1:    Number  of  subjects  by  chronological  age,  gender,  and  test  year.                                    40     Table  2.  Participants  removed  from  analyses  for  walking  and  running.                                              54     Table  3:    Descriptive  characteristics  and  predictor  variables  by  year.                            55     Table  4:    Pearson  correlations  among  predictor  variables.                                                                                        56     Table  5:    Walking  Absolute  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.                                              59                                                 Table  6:    Running  Absolute  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.                                                62                                                           Table  7:    Walking  Relative  VO2  (ml/kg/min)  in  youth  over  time.                                                65                                       Table  8:    Running  Relative  VO2  (ml/kg/min)  in  youth  over  time.                      68                                                           Table  9:    Summary  of  results  for  walking  and  running.                        68                                                                         Table  10:    Number  of  subjects  by  chronological  age,  gender,  and  test  year.                  83                   Table  11:  Participants  removed  from  analyses  for  aerobics,  basketball,     laundry  and  sweeping.                                98                                                                         Table  12:    Descriptive  characteristics  and  predictor  variables  by  year.                    98                                       Table  13:  Average  heart  rate  (HR)  for  years  1-­‐4  for  each  activity.                    99                                                     Table  14:    Pearson  correlations  among  predictor  variables.                      99                                                                         Table  15:    Aerobics  Absolute  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.                                          102                                   Table  16:    Basketball  Absolute  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.                  105                                                             Table  17:    Laundry  Absolute  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.                  109                                                                     Table  18:    Sweeping  Absolute  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.                  112                                                               Table  19:    Aerobics  Relative  VO2  (ml/kg/min)  in  youth  over  time.                115                                                   Table  20:    Basketball  Relative  VO2  (ml/kg/min)  in  youth  over  time.                118                                           Table  21:    Laundry  Relative  VO2  (ml/kg/min)  in  youth  over  time.                121                                                       vi   Table  22:    Sweeping  Relative  VO2  (ml/kg/min)  in  youth  over  time.     Table  23:    Summary  of  results  for  lifestyle  physical  activities.       Table  24:  Overall  summary  of  absolute  VO2  HLM  models.       Table  25:  Overall  summary  of  relative  VO2  HLM  models.                                                                                       vii                                        124                                                                        125                                                                                  135                                                                                    136                                                                       LIST  OF  FIGURES         Figure  1:    Flow  chart  for  visits  1  and  2.    Repeated  for  years  1-­‐4.     Figure  2:    Different  levels  in  a  growth  curve  analysis.     Figure  3:    HLM  analysis  plan.                                                            41                                                                                          50                                                                       Figure  4:    Walking  AVO2  (L/min)  over  time.         Figure  5:  Average  VO2  (L/min)  for  year  1  by  age  for  walking.                                                53                                                                                            58                                                                                          58                                                                   Figure  6:  Average  VO2  (L/min)  for  year  1  by  age  for  running.                      61                                                                     Figure  7:  Average  VO2  (ml/kg/min)  for  year  1  by  age  for  walking.                    64                                                   Figure  8:  Average  VO2  (ml/kg/min)  for  year  1  by  age  for  running.     Figure  9:    Flow  chart  for  visits  1  and  2.    Repeated  for  years  1-­‐4.       Figure  10:    Different  levels  in  a  growth  curve  analysis.         Figure  11:    HLM  analysis  plan.               Figure  12:    Change  in  VO2  (L/min)  over  time  for  aerobics.       Figure  13:  Average  VO2  (L/min)  for  year  1  by  age  for  aerobics.                      67                                                                    84                                                                            93                                                                                        96                                                                                    101                                                                                    102                                                             Figure  14:  Average  VO2  (L/min)  for  year  1  by  age  for  basketball.                105                                                     Figure  15:  Average  VO2  (L/min)  for  year  1  by  age  for  laundry.                  108                                                               Figure  16:  Average  VO2  (L/min)  for  year  1  by  age  for  sweeping.       Figure  17:  Average  VO2  (ml/kg/min)  for  year  1  by  age  for  aerobics.                111                                                                      114                                           Figure  18:  Average  VO2  (ml/kg/min)  for  year  1  by  age  for  basketball.                117                                   Figure  19:  Average  VO2  (ml/kg/min)  for  year  1  by  age  for  laundry.              120                                                 Figure  20:  Average  VO2  (ml/kg/min)  for  year  1  by  age  for  sweeping.         viii              123                                       CHAPTER  1     INTRODUCTION     In  exercise  science,  economy  is  defined  as  the  aerobic  demand  or  energy  cost   required  to  perform  a  submaximal  exercise  task1.    Studying  the  change  in  economy   from  childhood  through  adolescence  is  important  because  it  addresses  differences   in  energy  expenditure  during  various  activities  and  thus  influences  ability  to   accurately  predict  energy  expenditure  in  this  population.    This  is  important  as  it   relates  to  the  Compendium  of  physical  activities  for  children  and  adolescents.    As   more  measurement  tools  are  developed  to  quantify  habitual  physical  activity,  it  is   important  to  understand  how  VO2  changes  over  time  in  this  population  so  that   accurate  methods  for  estimating  energy  expenditure  can  be  developed.     Understanding  change  in  economy  over  time  in  children  and  adolescents  is  also   important  as  it  may  influence  performance  in  different  sports  (i.e.  running   performance).    Previous  studies,  both  cross-­‐sectional  and  longitudinal,  have  shown   children  are  significantly  less  economical  (i.e.,  have  higher  energy  cost)  when   walking  and  running  than  adults1-­‐5.    Children  (6  to  12  years  old)  are  also  less   economical  compared  to  adolescents  (13-­‐18  years  old)6.  Much  of  this  previous   research  focused  on  laboratory  based  treadmill  walking  and  running.    It  is  unknown   whether  differences  in  economy  exist  between  children  and  adolescents  or  adults   during  performance  of  lifestyle  activities  that  are  less  locomotor-­‐based  such  as   laundry,  aerobics,  basketball  and  sweeping.   Several  factors  have  been  suggested  to  contribute  to  children  being  less   economical  than  adolescents  and  adults.    These  factors  include  age2,  3,  resting     1   metabolic  rate7,  8,  body  size1,  gender9,  substrate  utilization10,  biomechanics11,  12,   training13,  ventilation2,  and  maturation14.    While  there  are  suggestions  to  support   each  factor  and  its  influence  on  the  difference  in  walking  and  running  economy   between  children  and  adults,  one  single  factor  does  not  definitively  explain  why  this   difference  occurs.    Hence,  it  is  considered  to  be  multi-­‐factorial.    Of  all  the  factors   thought  to  influence  economy,  body  size  has  been  the  one  most  studied.    Rowland  et   al.  compared  submaximal  VO2  between  children  and  adults  while  running2,  3  and   found  that  when  VO2  was  expressed  relative  to  body  surface  area,  the  difference  in   submaximal  VO2  between  children  and  adults  was  no  longer  significant2,  3.    In   attempt  to  account  for  the  differences  in  economy  due  to  body  size,  Allor  et  al.   matched  girls  and  women  for  weight  and  height4.    The  authors  found  that  the  girls   had  a  significantly  higher  submaximal  VO2  during  both  walking  and  running   compared  to  women  even  though  the  groups  were  matched  for  body  size4.    The   difference  in  running  economy  between  girls  and  women  in  the  study  by  Allor4  et  al.   was  less  than  that  found  by  Rowland3  who  did  not  match  groups  based  on  size.    This   indicates  that  body  size  (height,  weight)  explains  some,  but  not  all  of  the  variance  in   economy  between  children  and  adults.   Unnithan  and  Eston  found  stride  frequency  influences  running  economy  in   children  compared  to  adults2,  11.    Children  have  a  greater  stride  frequency  than   adults,  suggesting  that  the  increased  muscle  contraction  results  in  a  greater  oxygen   demand  during  submaximal  exercise  in  children11.  At  three  different  running   speeds,  Rowland  et  al.  found  the  ratio  of  VO2  to  stride  frequency  for  boys  was  0.46,   0.51,  and  0.53  and  for  men  0.48,  0.51,  and  0.542.    The  similarity  in  VO2  to  stride     2   frequency  between  the  boys  and  men  suggests  that  stride  frequency  plays  a  major   role  in  the  difference  between  running  economy  in  boys  and  men2.         Results  on  the  influences  of  gender,  resting  metabolic  rate  (RMR),  percent   body  fat,  leg  length,  and  ventilation  on  economy  are  inconclusive.    In  some  studies,   girls  were  found  to  be  more  economical  than  boys5,  9,  15,  16.  Other  studies  have  failed   to  find  a  gender  difference8,  17-­‐19.    For  RMR,  MacDougall  et  al.  found  age  to  be   inversely  related  to  resting  metabolic  rate  in  participants  7-­‐37  years  old8.    However,   the  difference  over  this  age  range  was  small  at  1-­‐2  ml/kg/min  which  may  explain   some  of  the  difference  in  economy  but  not  all8.    Children  also  have  increased  minute   ventilation  (L/min)  during  exercise  compared  to  adults2,  4  which  may  result  in  a   greater  energy  cost  from  ventilation.    Differences  in  ventilation  between  children   and  adults,  although  small,  may  explain  some  of  the  variation  in  submaximal  VO2.   Leg  length  has  only  been  previously  examined  when  included  as  a  ratio  with  stride   length  (SF/LL)  or  setting  treadmill  speed  to  a  relative  intensity  (3.71  leg  lengths  per   second)1,  so  the  impact  of  leg  length  on  economy  is  unknown.    Percent  body  fat  is   rarely  included  as  a  factor  related  to  economy.    Ayub  et  al.  found  no  difference  in   VO2  (ml/kg/min)  between  lean  and  obese  boys  during  exercise20.    Further  research   is  needed  to  determine  the  extent  to  which  these  factors  influence  changes  in   economy  over  time  in  children  and  adolescents.       Additionally,  maturity  status  is  thought  to  contribute  to  economy;  however   research  in  this  area  is  very  limited21.    While  maturity  status  is  thought  to  influence   economy,  mixed  results  have  been  found.  This  could  be  due,  at  least  partially,  to   differences  in  the  various  methods  have  been  used,  to  assess  maturity  status,     3   making  comparisons  across  studies  difficult.        Armstrong  et  al.  found  no  difference   in  VO2  during  running  in  12-­‐year  old  boys  and  girls  grouped  by  maturation  status21.     However,  Spencer  et  al.  found  when  matched  for  chronological  age  (10-­‐14  years   old),  late  maturing  boys  had  better  running  economy  compared  to  early  maturing   boys14.    Armstrong  et  al.  used  pubic  hair  development  according  to  Tanner’s  criteria   to  determine  maturity  status,  while  Spencer  et  al.  used  age  at  peak  height  velocity   (APHV).    Differences  in  methods  used  for  determining  maturity  status  may  explain   the  differences  in  results.  Due  to  the  limited  data  available,  it  is  unclear  whether   maturity  status  influences  economy.   The  majority  of  research  examining  economy  has  been  limited  to  cross-­‐ sectional  studies  comparing  economy  between  children  and  adults  or  children   grouped  by  age.    While  a  cross-­‐sectional  study  design  provides  insight  into   differences  between  groups,  it  does  not  allow  for  examination  of  changes  that  occur   over  time  within  a  given  individual.    In  children,  the  use  of  a  longitudinal  study   design  is  particularly  valuable,  as  it  allows  growth  and  maturation  to  be  taken  into   account  over  an  extended  period  of  time.    A  limited  number  (n=5)  of  longitudinal   studies  have  been  conducted  on  changes  in  walking  and  running  economy  of   children  and  adolescents5,  13,  22-­‐24.  Morgan  et  al.  found  VO2  to  be  27%  higher  during   treadmill  walking  when  children  were  six  compared  to  10  years  old23.    In  this  study,   participants  walked  at  six  different  speeds,  and  the  decrease  in  VO2  was  more   pronounced  from  six  to  eight  years  old  than  at  later  ages23.    Ariens  et  al.  found   submaximal  VO2  decreased  from  age  13  to  age  27  in  males  and  females  during   running5.    The  greatest  improvement  in  running  economy  was  seen  during     4   adolescence,  from  13  to  16  years  old5.    To  our  knowledge,  a  mixed  longitudinal   analysis  describing  the  changes  in  walking  and  running  economy  in  both  children   and  adolescents  is  not  available.    Further,  except  for  cycling,  no  information  is   available  on  changes  in  economy  in  other  physical  activities.    Laundry,  aerobics,   sweeping,  and  basketball  were  examined  since  children  participate  in  these   activities  on  a  regular  basis.    For  these  physical  activities,  participants  were  read  a   standardized  script  over  four  years.    However,  there  was  no  measure  to  determine  if   they  completed  the  activities  at  the  same  intensity  each  year.    We,  therefore,  cannot   refer  to  change  in  these  activities  as  economy  and  will  instead  use  energy   expenditure.    It  is  unknown  whether  energy  expenditure  improves  longitudinally  in   lifestyle  or  sport-­‐based  activities  that  require  movement  in  all  planes.    A  better   understanding  of  longitudinal  changes  in  energy  expenditure  in  these  types  of   activities  will  help  improve  accuracy  in  predicting  energy  expenditure  in  children   and  adolescents.     The  overall  purpose  of  this  dissertation  was  to  examine  longitudinal  change   in  economy  and  energy  expenditure  and  factors  thought  to  influence  this  change   during  locomotor  and  non-­‐locomotor  physical  activities.    The  dissertation  was   separated  into  two  manuscripts.    The  first  examined  longitudinal  changes  in  over-­‐ ground  walking  and  over-­‐ground  running  economy  and  factors  thought  to  influence   these  changes  in  economy  in  children  and  adolescents  5  to  16  years  old  [Aim  1,   Hypotheses  1  and  2,  and  Aim  2,  Hypotheses  1  and  2].    The  second  manuscript   examined  longitudinal  changes  in  energy  expenditure  during  lifestyle  activities   (laundry  task,  aerobics,  sweeping,  and  basketball)  and  factors  thought  to  influence     5   these  changes  in  energy  expenditure  in  the  same  population  [Aim  1,  Hypotheses  3-­‐6,   and  Aim  2,  Hypotheses  3-­‐6].         Research  aims  and  hypotheses   Aim  1:    Examine  changes  in  economy/energy  expenditure  expressed  as  absolute  VO2   (L/min)  (covariates:  chronological  age,  weight,  and  gender)  and  relative  VO2   (ml/kg/min)  (covariates:  chronological  age  and  gender)  during  six  different   physical  activities  (over-­‐ground  walking,  over-­‐ground  running,  laundry  task,   aerobics,  sweeping,  and  basketball  (shooting  and  dribbling))  over  four  years  in   children  and  adolescents.     Hypothesis  1:  Walking  economy,  expressed  as  absolute  VO2,  would  improve   over  the  four  years.    Walking  economy,  expressed  as  relative  VO2,  would   improve  over  the  four  years.     Hypothesis  2:  Running  economy,  expressed  as  absolute  VO2,  would  improve   over  the  four  years.    Running  economy,  expressed  as  relative  VO2,  would   improve  over  the  four  years.     Hypothesis  3:  Energy  expenditure  during  the  laundry  task  would  decrease   when  expressed  as  absolute  VO2  over  the  four  years.    Energy  expenditure   during  the  laundry  task  would  decrease  when  expressed  as  relative  VO2  over   the  four  years.     Hypothesis  4:  Energy  expenditure  during  aerobics  would  decrease  when   expressed  as  absolute  VO2  over  the  four  years.    Energy  expenditure  during   aerobics  would  decrease  when  expressed  as  relative  VO2  over  the  four  years.   6   Hypothesis  5:  Energy  expenditure  during  sweeping  would  decrease  when   expressed  as  absolute  VO2  over  the  four  years.    Energy  expenditure  during   sweeping  would  decrease  when  expressed  as  relative  VO2  over  the  four   years.   Hypothesis  6:  Energy  expenditure  during  basketball  would  decrease  when   expressed  as  absolute  VO2  over  the  four  years.    Energy  expenditure  during   basketball  would  decrease  when  expressed  as  relative  VO2  over  the  four   years.       Aim  2:    Determine  predictor  variables  that  influence  the  longitudinal  change  over   four  years  in  economy/energy  expenditure  expressed  as  absolute  VO2  (L/min)   (covariates:  chronological  age,  weight,  and  gender)  and  relative  VO2  (covariates:   chronological  age  and  gender)  during  six  different  physical  activities  (over-­‐ground   walking,  over-­‐ground  running,  laundry  task,  aerobics,  sweeping,  and  basketball)  in   children  and  adolescents.    Predictor  variables  that  were  to  be  entered  into  the   models  included:  BSA,  leg  length,  ventilation  (L/min),  stride  frequency  (walking  and   running  only),  resting  energy  expenditure  (REE),  percent  body  fat,  and  maturation.   Hypothesis  1:  For  both  absolute  VO2  and  relative  VO2,  body  surface  area   would  be  a  significant  predictor  and  explain  the  greatest  amount  of  variance   in  change  walking  economy  over  the  four  time  points.  Stride  frequency   would  also  be  a  significant  predictor  of  walking  economy,  but  REE,   ventilation,  leg  length,  maturity  status,  and  percent  body  fat  would  not  be   significant  predictors  of  walking  economy.       7   Hypothesis  2:  For  both  absolute  VO2  and  relative  VO2,  body  surface  area   would  be  a  significant  predictor  and  explain  the  greatest  amount  of  variance   in  change  running  economy  over  the  four  time  points.  Stride  frequency   would  also  be  a  significant  predictor  of  running  economy,  but  REE,   ventilation,  leg  length,  maturity  status,  and  percent  body  fat  would  not  be   significant  predictors  of  running  economy.     Hypothesis  3:  For  both  absolute  VO2  and  relative  VO2,  body  surface  area   would  be  a  significant  predictor  and  explain  the  greatest  amount  of  variance   in  change  in  energy  expenditure  during  laundry  task  over  the  four  time   points.    REE,  ventilation,  leg  length,  maturity  status,  and  percent  body  fat   would  not  be  significant  predictors  of  economy  during  laundry  task.     Hypothesis  4:  For  both  absolute  VO2  and  relative  VO2,  body  surface  area   would  be  a  significant  predictor  and  explain  the  greatest  amount  of  variance   in  change  in  energy  expenditure  during  aerobics  over  the  four  time  points.     REE,  ventilation,  leg  length,  maturity  status,  and  percent  body  fat  would  not   be  significant  predictors  of  economy  during  aerobics.     Hypothesis  5:  For  both  absolute  VO2  and  relative  VO2,  body  surface  area   would  be  a  significant  predictor  and  explain  the  greatest  amount  of  variance   in  change  in  energy  expenditure  during  sweeping  over  the  four  time  points.     REE,  ventilation,  leg  length,  maturity  status,  and  percent  body  fat  would  not   be  significant  predictors  of  economy  during  sweeping.     Hypothesis  6:  For  both  absolute  VO2  and  relative  VO2,  body  surface  area   would  be  a  significant  predictor  and  explain  the  greatest  amount  of  variance     8   in  change  in  energy  expenditure  during  basketball  over  the  four  time  points.     REE,  ventilation,  leg  length,  maturity  status,  and  percent  body  fat  would  not   be  significant  predictors  of  economy  during  basketball.                                               9   CHAPTER  2     REVIEW  OF  LITERATURE     Introduction     Economy  is  defined  as  the  aerobic  demand  or  energy  cost  required  to  perform  a   submaximal  exercise  task1.    A  lower  VO2  (ml/kg/min)  when  performing  a  given   activity  is  considered  as  more  economical.    Physical  activities  such  as  walking  and   running  have  been  used  to  study  differences  in  economy  among  children,   adolescents,  and  adults.    Numerous  cross-­‐sectional  and  longitudinal  studies  have   found  that  children  are  less  economical  than  adults  during  walking  and  running2,  3,   22,  23.    Many  factors  have  been  suggested  for  why  there  is  a  difference  in  economy   between  children  and  adults  including  age,  gender,  maturation,  resting  metabolic   rate,  body  size,  stride  frequency,  stride  length,  and  leg  length,  substrate  utilization,   ventilation,  percent  body  fat,  and  other  factors  (training,  running  mechanics).    Each   of  these  factors  will  be  discussed  in  the  following  text.   Economy  can  be  used  as  a  measure  of  performance  in  endurance  events.     Performance  in  these  types  of  events,  such  as  long  distance  running,  is  influenced  by   the  amount  of  oxygen  used  by  the  working  muscles  and  by  the  energy  cost  or  VO2  at   submaximal  workloads  (economy)25.    Absolute  maximal  VO2max  (L/min)  increases   during  childhood  and  adolescence  due  to  an  increase  in  body  size26.    When  VO2max  is   expressed  relative  to  body  weight,  it  stays  relatively  stable  during  childhood  and   adolescence  and  into  adulthood  in  males  and  shows  a  slight  decline  in  girls  due  to  an   increase  in  fat  mass  during  puberty27.      Therefore,  when  comparing  a  child  to  an   adult  during  submaximal  exercise,  adults  use  a  smaller  percentage  of  their  VO2max     10   than  do  children  when  walking  or  running  at  a  given  speed.    Improvements  in   distance  running  events  indicated  by  a  decrease  in  performance  time  are  generally   seen  throughout  childhood  and  into  adolescence24.    Given  the  similar  relative  VO2max   values  between  children  and  adults,  especially  in  males,  this  suggests  that  children   have  a  capable  and  effective  aerobic  capacity  to  meet  the  demands  of  exercise2.     However,  Astrand  proposed  that  inferior  economy  prevents  younger  boys  from   running  as  well  during  a  distance  event  compared  to  older  boys  who  had  a  similar   VO2max28.    The  purpose  of  this  literature  review  is  to  discuss  factors  thought  to   influence  economy  in  children  and  adolescents.    A  second  purpose  is  to  discuss   previous  longitudinal  studies  on  economy  in  children  and  adolescents  and  the   potential  influence  of  growth  and  maturation  on  economy.    The  first  section  of  this   review  describes  evidence  from  both  cross-­‐sectional  and  longitudinal  studies   regarding  factors  related  to  economy.    The  next  section  describes  specific  details  of   longitudinal  studies,  followed  by  a  section  on  normalizing  VO2,  and  concludes  with  a   section  on  economy  in  non-­‐locomotor  activities.     Factors  affecting  economy     Age       Economy  improves  with  age  in  children  during  both  walking  and  running   and  in  boys  and  girls.    In  a  cross-­‐sectional  study,  Rowland  et  al.  found  boys  had  a   higher  submaximal  VO2  while  running  compared  to  men  (49.5±4.4  vs.  40.0±5.0)2.     Similar  results  were  found  in  girls.    Girls  were  found  to  have  a  higher  VO2  during   walking  and  at  two  different  running  speeds  compared  to  women3.  In  this  study,  the     11   difference  in  economy  increased  with  speed  and  became  significant  during  running   (p<0.05)3.  Unnithan  and  Eston  found  that  boys  (10.4±0.5  years  old)  had  a  higher   submaximal  VO2  (ml/kg/min)  at  four  different  running  speeds  compared  to  men   (20.8±1.2  years  old)11.  Based  on  results  from  these  studies,  age  appears  to  explain   some,  but  not  all,  of  the  variance  in  economy  between  children  and  adults.     Differences  in  economy  also  exist  between  children  and  adolescents.  Astrand   found  that  when  both  boys  and  girls  ran  on  a  treadmill  at  three  different  speeds,  the   younger  subjects  (4-­‐6  years  old)  had  a  higher  VO2  compared  to  the  older  subjects   (16-­‐18  years  old)28.    Astrand  concluded  that  there  is  a  positive  linear  relationship   between  VO2  and  speed  and  that  younger  subjects  have  a  higher  VO2  at  all  speeds28.     Waters  et  al.  found  that  when  children  were  asked  to  walk  around  an  outdoor  track   at  their  own  comfortable  walking  speed,  children  6-­‐12  yrs  old  had  a  significantly   greater  VO2  (15.3  ml/kg/min)  than  adolescents  13-­‐18  yrs  old  (12.9  ml/kg/min)6.     Results  from  these  studies  suggest  that  children  have  a  lower  economy  compared  to   adolescents.     All  previously  mentioned  studies  have  been  cross-­‐sectional  while  the  ideal   design  to  show  change  in  economy  with  age  would  be  a  longitudinal.    Few   longitudinal  studies  have  been  conducted  on  economy.    However,  those  that  exist   have  shown  similar  results  to  cross-­‐sectional  studies.    An  early  longitudinal  study   conducted  on  economy  related  to  age  used  data  from  The  Amsterdam  Growth  and   Health  Study  (AGHS).    The  AGHS  was  a  longitudinal  study  that  began  in  1977  with   the  overall  purpose  of  studying  growth,  fitness,  and  health  of  males  and  females   from  adolescence  to  adulthood.    Ariens  et  al.  reported  on  the  longitudinal  changes  in     12   running  economy  in  both  males  and  females  from  age  13-­‐27  years  old5.    In  this   study,  participants  (182  participants;  84  males  and  98  females)  were  measured  at   six  different  time  points.    The  first  four  measurements  occurred  annually  from  age   13-­‐165.    The  last  two  measurements  were  taken  during  adulthood  when   participants  were  21  and  26  years  old.  They  found  that  there  was  a  significant   decrease  in  VO2  during  submaximal  running  from  13-­‐27  years  old  in  both  males  and   females  at  different  three  grades  (0%,  2.5%,  and  5%)  at  the  same  speed  (8km/hr).     The  greatest  improvement  in  running  economy  was  seen  during  adolescence  with  a   5ml/kg/min  decrease  in  VO2  occurring  from  age  13  to  16.    From  age  16  to  27,  there   was  only  a  2ml/kg/min  decrease  in  VO2.    One  limitation  to  this  study  is  that  each   stage  was  only  two  minutes  in  duration.      In  order  to  obtain  an  accurate  measure  of   submaximal  VO2,  steady  state  must  be  achieved.    In  adults,  it  takes  approximately   three  to  four  minutes  to  reach  steady  state  depending  on  exercise  intensity29.    The   authors  concluded  that  due  to  the  length  of  each  stage,  steady-­‐state  exercise   intensity  may  not  have  been  achieved,  as  VO2  may  still  have  been  increasing  when   measurements  were  taken5.     In  another  longitudinal  study,  Morgan  et  al.  used  data  from  the  Locomotor   Energy  and  Growth  Study  (LEGS)  to  examine  changes  in  VO2  related  to  physical   growth  in  children23.    In  this  study,  the  authors  measured  VO2  during  walking  in  23   children  from  age  six  to  ten  years  over  six  different  speeds.    VO2  averaged  across  the   six  speeds  was  27%  higher  in  the  six  year  olds  compared  to  the  ten  year  olds23.    The   decrease  in  VO2  was  more  pronounced  from  six  to  eight  years  old,  as  it  decreased   significantly  for  all  six  speeds.    While  VO2  continued  to  decrease  from  age  eight  to     13   ten,  the  decline  was  smaller  in  magnitude  and  for  some  speeds  did  not  change  at  all.     The  authors  also  compared  the  VO2  values  from  the  six  year  olds  versus  values  from   an  adult  population30.    They  found  VO2  was  44%  higher  in  children  six  years  old   than  in  the  adults.    The  authors  only  speculate  as  to  why  these  differences  in   walking  economy  occurred,  including  differences  in  body  size,  substrate  utilization,   and  immature  biomechanics.         It  is  interesting  to  note  that  while  economy  improves  with  age,  children  who   have  better  economy  than  their  peers  tend  to  maintain  their  ranking  over  time  and   vice  versa.    Morgan  et  al.  found  that  walking  and  running  economy  rank  was   relatively  stable  over  the  five-­‐year  period22.    Using  yearly  change  in  VO2  for  both   walking  and  running  over  the  five-­‐year  period,  they  found  that  85%  moved  six  or   less  positions  in  rank,  61%  (running)  and  64%  (walking)  moved  four  or  fewer   positions,  and  27%  of  participants  moved  two  or  less  positions  (n=23)22.    These   results  infer  that  if  a  child  has  poor  walking  economy  at  age  6,  s/he  will  continue  to   have  poor  economy  at  age  10.    Similar  results  were  found  by  Krahenbuhl  et  al.  who   found  that  participants  (n=6),  who  performed  a  submaximal  running  VO2  test  at  age   10  and  17,  maintained  a  relatively  stable  rank  position24.    Three  participants  did  not   change  their  ranking  and  a  fourth  subject  only  moved  one  position.  Based  on  the   work  by  Morgan22  and  Krahenbuhl24,  although  it  has  been  shown  that  economy   improves  with  age  in  youth,  a  given  child's  relative  position  within  a  group  remains   relatively  stable  over  time.           14   Gender   Results  from  studies  examining  gender  differences  in  walking  and  running   economy  in  children  and  adolescents  are  inconclusive.    Some  studies  showed  girls  to   be  more  economical  than  boys5,  9,  15,  16  while  others  have  failed  to  find  a  difference8,   17-­‐19.    To  the  author’s  knowledge  no  study  has  found  boys  to  be  more  economical   than  girls.       A  difference  in  walking  economy  between  genders  was  found  in  pre-­‐pubescent   children.    Freedson  et  al.  found  that  girls  were  more  economical  than  boys  at  three   walking  speeds  (67,  94,  and  127.5  m/min)9.    The  difference  in  VO2  at  each  of  the   three  speeds  between  boys  and  girls  was  small  (~3-­‐5ml/kg/min)  and  caution   should  be  used  when  interpreting  these  results  due  to  the  small  sample  size  (8   participants:  4  girls  and  4  boys).    Similar  results  were  found  by  Morgan  et  al.  who   found  six  year  old  girls  to  be  more  economical  than  6  year  old  boys  when  running   on  a  treadmill  at  5  mph  for  5  minutes15.    Girls  were  more  economical  when   expressed  as  Gross  VO2  (39.1±2.8  vs.  36.5±2.9)  and  Net  (Gross-­‐Resting)  VO2   (31.1±2.8  vs.  28.9±2.5).    However,  differences  disappeared  when  VO2  was  expressed   relative  to  fat-­‐free  mass  (46.9±3.4  vs.  44.8±4.0  ml/kg  FFM/min)15.   In  a  longitudinal  study,  Ariens  et  al.  found  girls  from  age  13  to  17  to  be  more   economical  while  running  compared  to  boys  of  the  same  age5.    The  difference  in   running  economy  was  seen  at  8km/h  at  a  slope  of  0%  and  2.5%  grade.    While   statistically  significant,  the  difference  in  VO2  was  small,  ~1-­‐2ml/kg/min  indicating   gender  may  not  influence  economy,  since  daily  variation  for  VO2  collected  via   indirect  calorimetry  is  ~2  ml/kg/min31.     15   Overall,  it  is  difficult  to  conclude  whether  there  is  a  difference  in  economy   between  genders.    In  studies  where  a  difference  in  economy  has  been  found,  the   difference  in  VO2  is  small  (~1-­‐5  ml/kg/min).  Therefore,  while  statistically   significant,  these  small  differences  in  VO2  may  not  have  practical  significance.       Maturation       Maturity  status  is  thought  to  contribute  to  economy14.  However  research  in   this  area  is  very  limited.    Maturity  status  can  be  determined  by  a  number  of  different   methods  including  stages  of  sexual  maturation  developed  by  Tanner,  skeletal  age,  or   age  at  peak  height  velocity.    In  general,  studies  examining  changes  in  economy  in   children  and  adolescents  group  participants  by  age  and  ignore  maturity  status.     Of  the  studies  that  have  examined  the  effects  of  maturation  on  economy,  the   results  are  equivocal.    In  a  cross-­‐sectional  study,  Segers  et  al  examined  running   economy  in  boys  who  played  soccer  grouped  by  maturity  status32.    Maturity  status   was  determined  by  skeletal  age  using  the  Tanner-­‐Whitehouse  method.    No   difference  in  running  economy  was  found  between  early  and  late  maturing  boys32.         A  longitudinal  study  by  Welsman  and  Armstrong  examined  changes  in  submaximal   VO2  related  to  age,  gender,  and  maturation33.    Participants  (n=236,  118  boys  and   118  girls)  were  measured  annually  from  age  11  to  13.    They  completed  an   incremental  running  test  on  a  treadmill  and  submaximal  VO2  was  measured  at   8km/h.    Maturity  status  was  determined  by  pubic  hair  development  using  stages   developed  by  Tanner.    In  this  study,  maturity  status  was  found  to  have  no  effect  on   submaximal  VO2.    They  instead  found  skinfold  thickness  and  body  mass  to  have  the   greatest  influence33.    Findings  by  Welsman  and  Armstrong  support  those  found  by     16   the  same  research  group,  that  maturity  status  does  not  influence  submaximal  VO2  in   children21.       One  study  has  found  maturity  status  to  influence  running  economy.    Spencer   et  al.  used  data  from  the  Saskatchewan  Growth  and  Development  Study14.  In  this   study,  maturation  was  assessed  by  age  at  peak  height  velocity.    The  authors  found   that  late  maturing  boys  from  10-­‐14  years  old  had  better  running  economy   compared  to  early  maturing  boys  when  matched  for  chronological  age.    At  age  12   and  13,  average  maturing  boys  were  found  to  be  more  economical  than  early   maturers14.    Spencer  et  al.  expressed  VO2  relative  to  body  surface  area  while   Welsman  and  Armstrong  and  Segers  et  al.  used  allometric  scaling.    The  difference  in   how  energy  expenditure  was  expressed  could  explain  some,  or  all,  of  the  results.   With  such  limited  data  available  on  the  influence  of  maturation  on  economy  and   with  maturity  status  assessed  by  different  methods,  it  is  difficult  to  draw  many   conclusions  in  this  area.           Resting  energy  expenditure       When  expressed  relative  to  body  weight,  basal  metabolic  rate  (BMR)  declines   with  age  in  both  boys  and  girls34.    In  a  cross-­‐sectional  study,  Garn  and  Clark  found   BMR  expressed  per  kilogram  body  weight  decreased  from  age  6  to  17  in  boys  and   girls35.  Basal  metabolic  rate  is  difficult  to  measure,  and  generally  requires  a   participant  to  spend  the  night  at  the  laboratory,  which  increases  subject  burden.    As   a  result,  resting  energy  expenditure  (REE),  which  can  be  obtained  from  a  metabolic   cart  in  approximately  one  hour,  is  more  commonly  used.     17     Bar-­‐Or  pronounced  that  differences  in  resting  energy  expenditure  between   adults  and  children  are  approximately  1-­‐2  ml/kg/min7.    Martinez  et  al.  found  girls   have  a  significantly  higher  RMR  compared  to  women  but  the  difference  was  only   ~1.5ml/kg/min  supporting  Bar-­‐Or10.    When  matched  for  body  size,  girls  had  a   higher  RMR  compared  to  women  but  the  difference  was  not  statistically  significant   (4.4±0.8  vs.  3.9±0.5  ml/kg/min)4.    Allor  et  al.  measured  pre-­‐exercise  REE  in  women   and  girls  matched  for  height  and  weight4.    They  found  no  difference  in  pre-­‐exercise   REE  between  groups  (4.4±0.8  vs.  3.9±0.5  ml/kg/min)4.  The  difference  in  RMR   between  children  and  adults  may  explain  some  of  the  difference  in  economy  but  not   all.     Body  size     Heat  production  and  oxygen  consumption  relative  to  body  weight  are  higher   in  smaller  animals  compared  to  large  animals36.    Due  to  a  greater  body  surface  area   to  mass  ratio,  smaller  animals  need  to  generate  more  heat  to  account  for  additional   heat  loss.    This  is  referred  to  as  the  Surface  Law  or  Surface  Rule.    The  Surface  Law   applies  to  different  species  as  well  as  growth  and  maturation  within  a  single   species2.    Therefore,  children  have  a  greater  body  surface  area  to  mass  ratio   compared  to  adults  and  thus  a  greater  oxygen  consumption  and  heat  production,   which  can  be  seen  in  differences  in  REE.       With  respect  to  the  Surface  Law,  economy  should  improve  throughout   childhood  into  adolescence  and  adulthood  until  an  individual  reaches  his  or  her   adult  body  size.    As  previously  mentioned,  a  number  of  studies  have  found  that     18   children  have  an  inferior  walking  and  running  economy  compared  to  adults2,  3.     Rowland  et  al.  further  found  that  when  VO2  was  expressed  relative  to  body  surface   area,  the  difference  in  running  economy  was  no  longer  significant,  supporting  the   Surface  Law  as  a  major  factor  regarding  differences  in  running  economy2,  3.     However,  Maliszewski  and  Freedson  found  that  when  boys  and  men  ran  at  the  same   absolute  running  speed  (9.6kph),  energy  expenditure  expressed  relative  to  BSA  was   13%  higher  in  the  men  than  boys.    The  authors  suggested  that  this  difference  was     due  to  the  men  having  a  greater  relative  amount  of  muscle  compared  to  the  boys.   In  attempt  to  account  for  the  differences  in  economy  due  to  body  size,  Allor   et  al.  compared  girls  and  women  matched  for  height  and  weight  during  submaximal   walking  and  running4.    The  authors  hypothesized  that  since  the  girls  and  women   were  matched  for  body  size,  no  difference  in  VO2  would  be  found  between  the  two   groups.    The  girls  were  found  to  have  a  higher  VO2  (lower  economy)  than  the   women  for  both  walking  (16.4±1.7  vs.  14.4±1.1  ml/kg/min)  and  running  (38.1±3.7   vs.  33.9±2.4  ml/kg/min)4.    In  this  study,  a  similar  protocol  to  that  of  Rowland3  was   used.    Girls  in  the  Rowland  study  were  not  matched  for  height  or  weight  and  were   shorter  and  weighed  less  than  the  women.    Rowland  et  al.  found  no  difference  in   walking  economy  but  the  girls  had  a  significantly  higher  VO2  for  running3.    In   contrast,  Grossner  et  al.  found  no  difference  in  submaximal  VO2  between  girls  and   women  matched  for  body  size  when  walking  and  running  at  three  different   speeds37.    Based  on  these  results,  it  appears  that  matching  girls  and  women  for  body   size  (height  and  weight)  explains  some,  but  not  all,  of  the  difference  in  running   economy  between  the  two  groups.       19   Stride  frequency,  stride  length,  and  leg  length     Differences  in  running  technique  are  thought  to  contribute  to  children  having   a  higher  submaximal  VO2  compared  to  adults.    A  number  of  different  reasons  have   been  proposed  with  stride  frequency,  stride  length,  and  leg  length  the  most   commonly  studied.    Children  have  a  higher  stride  frequency  than  adults  when   running  at  a  given  speed  on  a  treadmill2,  11.      Rowland  et  al.  found  the  ratio  of  VO2  to   stride  frequency  for  the  boys  was  0.46,  0.51,  and  0.53  and  0.48,  0.51,  and  0.54  in  the   adults  at  the  three  different  submaximal  speeds2.    Unnithan  and  Eston  found  similar   results11.  Maliszewski  and  Freedson  found  that  stride  frequency  was  higher  in  boys   compared  to  men  at  an  absolute  (9.6kph)  and  relative  (3.71  leg  lengths  per  second)   running  speed1.    Results  from  these  studies  indicate  that  children  and  adults  have  a   similar  VO2  cost  per  stride.    Since  children  have  a  greater  stride  frequency  than   adults,  the  increased  stride  frequency  results  in  a  greater  oxygen  demand  during   submaximal  exercise  in  the  children11.   When  running,  individuals  typically  select  an  optimal  stride  frequency  to  stride   length  ratio  that  is  the  most  economical38.    Stride  length  was  found  to  be  greater  in   adults  compared  to  children1,  11  with  children  compensating  for  this  difference  by   increasing  stride  frequency  as  previously  noted.    Rowland  et  al.  found  that  the   optimal  stride  frequency  to  stride  length  (SF/SL)  was  higher  in  boys  compared  to   men2.  Maliszewski  and  Freedson  found  the  SF/SL  ratio  higher  in  boys  at  both  a   relative  (63%  higher)  and  absolute  (37%  higher)  running  speed  compared  to  men1.     SF/SL  decreases  with  age  and  therefore  it  is  difficult  to  determine  if  the  decrease  is   related  to  improved  running  economy  or  growth.    Rowland  et  al.  found  no     20   relationship  between  SF/SL  and  running  economy  between  boys  and  men2.    The   participants  within  each  group  in  that  study  were  similar  in  running  ability,  and  all   reported  being  physically  active.    The  authors  concluded  that  the  similarity  in   running  ability  might  explain  why  no  relationship  between  SF/SL  and  running   economy  was  found.       While  it  is  thought  that  running  mechanics,  specifically  stride  frequency,  stride   length,  and  leg  length,  play  a  role  in  children  have  inferior  walking  and  running   economy,  one  study  found  contrasting  results.    Allor  et  al.  found  that  when   adolescent  girls  and  adult  women  were  matched  for  height  and  weight,  there  was  no   difference  in  leg  length  and  stride  frequency  between  groups.      The  girls  were  still   less  economical  during  submaximal  walking  and  running4  indicating  that  body  size   explains  some  of  the  difference  in  economy  between  children  and  adults  but  not  all.     Very  limited  information  is  available  on  leg  length  as  a  predictor  of  economy.     Future  research  should  focus  on  leg  length,  not  only  stride  frequency  and  stride   length,  as  a  factor  related  to  economy.       Substrate  utilization     Substrate  utilization  is  different  between  children  and  adults10,  39,  40.     Substrate  utilization  is  commonly  estimated  by  the  respiratory  exchange  ratio   (RER)  during  steady-­‐state,  submaximal  exercise.    A  lower  RER  (VCO2/VO2)  suggests   that  more  fat  is  utilized  compared  to  carbohydrate  at  a  given  intensity.    When   comparing  children  and  adults,  children  have  a  lower  RER  during  the  same   absolute2,  41  and  relative10,  39,  42  exercise  intensity.    Montoye  et  al.  found  that  RER   increased  with  age  in  boys  when  walking  on  a  treadmill  at  3  mph  and  3%  grade41.       21   Foricher  et  al.  found  that  boys  compared  to  men  had  a  lower  RER  when  cycling  at   40%  and  60%  VO2max39.    Children,  therefore,  appear  to  be  less  carbohydrate-­‐ dependent  during  exercise  when  compared  to  adults.     Differences  in  substrate  utilization  can  also  be  seen  between  children  and   adolescents.    Timmons  et  al.  found  that  when  boys  12  and  14  years  old  cycled  at   70%  VO2peak,  the  boys  who  were  12  years  old  had  significantly  higher  fat   utilization  than  the  14  year  old  boys43.    There  was  also  a  difference  in  total   carbohydrate  utilization  (CHOtotal  mg/kg/min)  between  the  two  groups  with  the  12   year  olds  using  less  carbohydrate,  but  this  did  not  reach  statistical  significance.       When  comparing  RER,  the  14-­‐year-­‐old  boys  had  a  significantly  higher  value   compared  to  the  12  year  olds.    Similar  results  were  found  comparing  girls  12  and  14   years  old.    The  younger  girls  had  significantly  higher  fat  oxidation  and  lower   endogenous  carbohydrate  oxidation  during  exercise44.    Higher  fat  utilization  during   exercise  would  result  in  greater  oxygen  consumption,  as  more  oxygen  is  needed  to   metabolize  fat  compared  to  carbohydrate45.       The  difference  in  substrate  utilization  between  children  and  adults,  with   children  using  more  fat,  has  been  thought  to  be  a  factor  related  to  poorer  economy   in  children10.    Martinez  and  Haymes  found  that  when  girls  (9.1±0.6  years  old)  and   women  (24.4±5.2  years  old)  exercised  at  the  same  relative  intensity  (~70%   VO2max),  RER  was  found  to  be  significantly  lower  for  the  girls10.    At  an  absolute   intensity  (7.2km/h),  there  was  no  difference  in  RER  between  girls  and  women   except  at  minute  five  when  the  girls  had  a  higher  value10.      Maliszewski  and   Freedson  found  similar  results1.    They  found  that  boys  had  a  significantly  lower  RER     22   compared  to  men  (0.93±0.029  vs  0.98±0.055)  when  running  at  a  relative  intensity   of  3.71  leg  lengths  per  second1.  Results  from  both  of  these  studies  support  the  idea   that  children  utilize  more  fat  than  adults  during  exercise.    It  is  unknown  to  what   affect  this  difference  in  metabolism  has  on  economy.   Energy  expenditure  measured  via  indirect  calorimetry  provides  information   for  the  amount  of  energy  derived  during  exercise  (approximately  5kcal/L).    While   aerobic  metabolism  contributes  the  majority  of  energy  used  during  steady  state   submaximal  exercise,  a  small  but  significant  proportion  comes  from  anaerobic   metabolism46.    Children  rely  less  on  their  glycolytic  capacity  or  anaerobic  capacity   compared  to  adults  during  exercise1.    An  under-­‐utilized  glycolytic  capacity  has  been   supported  by  children  having  lower  lactate  levels10,  lower  muscle   phosphofructokinase  and  other  limiting  enzymes  involved  in  glycolysis,  and  lower   muscle  power.    It  is  unknown  whether  a  diminished  anaerobic  capacity  plays  a  role   in  children  having  impaired  economy  compared  to  adults.    Future  research  should   focus  on  change  in  substrate  utilization  during  exercise  at  defined  submaximal   workloads  including  below  and  above  the  ventilatory  threshold  between  children   and  adults  as  a  factor  related  to  economy.     Ventilation     The  onset  of  exercise  is  accompanied  by  an  increase  in  minute  ventilation   (L/min).    This  increase  in  ventilation  is  caused  by  an  increase  in  both  tidal  volume   (ml)  and  breathing  frequency  (bpm)27.    With  exercise  up  to  ~60%  VO2max,  there  is  a   linear  increase  seen  between  VO2  and  ventilation27.    This  increase  in  ventilation  is     23   due  primarily  to  an  increase  in  tidal  volume47.    Above  ~60%  VO2max,  excess  CO2  is   produced  due  to  the  buffering  of  lactate  by  bicarbonate  and  this  excess  needs  to  be   removed  via  ventilation27.  The  continued  increase  in  ventilation  above  ~60%  VO2max   is  due  to  primarily  increase  in  breathing  frequency47.    The  increase  in  ventilation   comes  with  a  metabolic  cost.    In  a  healthy  adult  participating  in  maximal  exercise,   ventilation  accounts  for  approximately  10-­‐14%  of  total  energy  cost27.    Differences  in   ventilation  between  children  and  adults  may  result  in  a  difference  in  energy   expenditure  and  explain  some  of  the  variation  in  submaximal  VO2.   During  exercise,  children  have  a  higher  breathing  frequency  and  lower  tidal   volume  compared  to  adults.    Rowland  et  al.  found  that  boys  had  a  significantly   higher  ventilation  during  submaximal  treadmill  running  compared  to  men   (0.137±0.025  vs.  0.098±0.014  L/min/kg)2.    Boys  also  had  a  significantly  higher   breathing  frequency  compared  to  men  (60±13  vs.  33±8  breaths/min).    Similar   results  were  found  for  females,  with  girls  having  a  higher  submaximal  ventilation   (1.01±0.09  vs.  0.82±0.17  L/min)  and  a  higher  breathing  frequency  (50±10  vs.  32±5   breaths/min)3.    They  further  found  that  girls  had  a  lower  tidal  volume  compared  to   women  (2.08±0.36  vs.  2.63±0.56  ml/kg  x  102).    However,  children  and  adults  in  both   studies  were  not  matched  for  body  size.   The  differences  seen  in  ventilation  may  be  partially  explained  by  body  size.     Total  lung  capacity  is  most  correlated  with  height  and  increases  by  approximately   3,100  cm3  from  age  5  to  1427.    However,  Allor  et  al.  found  that  adolescent  girls  had   significantly  greater  ventilation  (~18  percent)  and  breathing  frequency  (6  breaths   per  minute  during  walking,  9  breaths  per  minute  during  running)  compared  to     24   women  matched  for  height  and  weight  during  submaximal  walking  and  running4.     This  suggests  that  other  factors  such  as  age  or  maturation  in  addition  to  body  size   may  explain  differences  in  ventilation.     Rowland  et  al.  found  that  boys  have  a  greater  ventilatory  equivalent  for  oxygen   (VE/VO2)  compared  to  men2.    This  means  that  at  a  given  workload  (VO2),  children   have  either  a  higher  breathing  frequency  or  greater  depth  of  tidal  volume  compared   to  adults.    Maliszewski  and  Freedson  found  that  at  both  an  absolute  (9.6kph)  and   relative  (3.71  leg  lengths  per  second)  intensity,  men  had  higher  ventilation  (L/min)   than  boys.    This  is  to  be  expected  due  to  the  men  being  larger  than  the  boys.     However,  boys  had  a  higher  VE/VO2  than  the  men  during  an  absolute  (30.1±1.76  vs.   26.7±2.95)  but  not  relative  (28.9±1.74  vs.  28.1±3.86)  intensity.    Maximal  ventilation   (VEmax)  is  ~30-­‐40%  lower  than  maximal  voluntary  ventilation  (MVV)  indicating  that   lung  function  does  not  limit  exercise  in  healthy  individuals27.    Even  given  the   differences  between  children  and  adults,  it  is  unlikely  that  ventilation  explains  all  of   the  differences  in  submaximal  economy.     Percent  body  fat     Limited  information  is  available  on  percent  body  fat  as  a  factor  related  to   economy.  Browning  et  al.  found  when  VO2  was  expressed  as  L/min,  obese  (thus   having  a  increased  percent  body  fat)  men  and  women  had  a  higher  gross  energy   cost  at  six  different  speeds  compared  to  normal-­‐weight  men  and  women48.     However,  when  VO2  was  expressed  relative  to  body  mass  (ml/kg/min),  there  was   no  difference  in  energy  expenditure  between  obese  and  normal-­‐weight     25   participants48.    Browning  et  al.  found  similar  results  in  a  different  study49.    Net   metabolic  rate  or  economy  was  similar  between  obese  and  normal-­‐weight  adults49.     Ayub  et  al.  compared  walking  economy  in  boys  11-­‐18  years  old  matched  for  body   mass.    In  each  pair,  one  boy  was  obese  (>30  percent  body  fat)  and  one  was  lean  (<17   percent  body  fat)20.    The  authors  found  no  significant  difference  in  walking  energy   expenditure  between  the  two  groups  at  three  speeds20.  Results  from  this  study   suggest  that  body  mass,  not  percent  body  fat,  is  related  to  economy.    Due  to  the   limited  research  available  on  percent  body  fat  and  economy,  future  research  should   focus  on  a  measure  of  body  composition  as  a  factor  related  to  economy.     Other  factors   Training     Training  has  been  suggested  as  one  of  the  factors  thought  to  influence   running  economy  in  children.    Limited  information  is  available  in  this  area  and   results  are  mixed  with  some  studies  suggesting  training  influences  economy13,  50   while  others  have  found  no  effect51.    The  majority  of  research  in  this  area  has  been   cross-­‐sectional,  and  even  when  addressed  longitudinally;  it  is  difficult  to  distinguish   between  changes  in  running  economy  due  to  growth,  training,  or  in  combination.         In  a  cross-­‐sectional  study,  Mayers  and  Gutin  compared  physiological   characteristics  of  boys  who  were  elite  runners  (~10.2  years  old)  compared  to  non-­‐ runners  (~10.3  years  old)50.    They  found  that  at  three  different  submaximal  speeds,   the  runners  had  a  significantly  lower  submaximal  VO2  compared  to  the  non-­‐runners.     The  runners  also  had  a  lower  RER  and  heart  rate  at  each  speed  and  were  taller.    The     26   investigators  also  found  that  height  was  significantly  correlated  with  VO2  at  8mph  in   the  runners  (r=-­‐0.80);  however  a  correlation  was  not  reported  for  the  non-­‐runners.     When  height  was  controlled  for  in  the  analysis,  the  difference  in  submaximal  VO2   between  the  runners  and  non-­‐runners  was  no  longer  significant50.    One  limitation  to   this  study  is  that  the  authors  did  not  measure  stride  frequency  or  stride  length.    It  is   likely  that  running  mechanics  are  highly  correlated  with  VO2  in  the  runners  more  so   than  height  per  se.   In  a  similar  study,  Krahenbuhl  et  al.  examined  factors  thought  to  influence   distance  running  performance  in  children51.    Participants  (boys  10  years  old)  were   divided  into  two  groups  based  on  performance  in  a  1.6km  run:  at  or  above  the  55th   percentile  or  at  or  below  the  45th  percentile.    Participants  in  the  46th  to  54th   percentile  were  excluded.    Participants  completed  three  submaximal  runs  at  134,   154,  and  174  m/min  and  two  all  out  9-­‐minute  runs  to  measure  performance.    While   there  was  a  difference  in  performance  in  the  9-­‐minute  run  with  the  fast  group   covering  an  average  1879m  and  the  slower  group  running  1585m,  there  was  no   difference  in  submaximal  running  economy  at  all  three  submaximal  speeds51.    The   participants  in  the  fast  group  were  found  to  have  higher  VO2max  and  4.5  minute  post-­‐ exercise  blood  lactate  levels  compared  to  the  slower  running  group51.    These  results   suggest  that  blood  lactate  and  VO2max  are  more  associated  with  distance  running   performance  in  children  than  running  economy.   In  a  longitudinal  study,  Daniels  et  al.  found  that  submaximal  VO2  decreases  in   boys  from  age  10-­‐18  years  13.    Study  participants  were  trained  middle-­‐distance   runners.    Therefore,  the  authors  concluded  that  improvement  in  submaximal     27   running  economy,  with  no  change  in  relative  VO2max,  was  due  to  both  age  and   training13.       Krahenbuhl  and  colleagues  conducted  a  follow-­‐up  study  to  determine  if  the   improvement  in  submaximal  running  economy  would  occur  in  boys  who  were  not   trained  runners24.    While  titled  a  longitudinal  study,  measurements  were  only  taken   on  the  six  participants  at  two  time  points:  ages  9  and  16.    At  both  time  points,   participants  ran  on  a  treadmill  at  three  different  speeds  for  6  minutes  each.    Speed   was  determined  by  age,  with  the  participants  running  at  faster  speeds  at  age  16,  in   attempt  to  produce  the  same  relative  workload  at  both  time  points.    When  VO2  was   expressed  by  kilometers  traveled,  mean  aerobic  demand  decreased  by  13%  from   age  9  to  16  (234.2  vs.  202.8ml/kg/km).    Similar  to  the  study  by  Daniels  et  al.52,   change  in  submaximal  running  economy  occurred  without  a  change  in  relative   VO2max.    The  study  by  Krahenbuhl  et  al.  concluded  that  run  training  is  not  needed  for   an  improvement  in  running  economy  with  increasing  age24.    It  is  worth  pointing  out   that  the  improvement  in  running  economy  in  the  Krahenbuhl24  study  was  not  as   great  as  that  seen  by  Daniels13,  suggesting  that  run  training  may  enhance  the   improvement  in  running  economy  that  occurs  with  age.   In  the  studies  discussed  previously,  participants  were  grouped  by  the  amount  of   running  they  participated  in  or  performance  in  a  running  race.    Petray  and   Krahenbuhl  examined  the  effect  of  instruction  of  running  form  and  run  training  on   running  economy  in  a  boys  10  years  old.    Participants  were  divided  into  five   mutually  exclusive  groups  ranging  from  no  treatment  as  the  control  to  receiving   both  run  instruction  and  training  lasting  12-­‐weeks.    Submaximal  running  economy     28   was  determined  pre-­‐  and  post-­‐treatment  by  having  participants  run  over-­‐ground  at   161m/min.    No  difference  was  found  between  the  groups  following  the  12-­‐week   treatment,  indicating  that  run  training  and  instruction  did  not  improve  children’s   running  economy.   It  appears  that  training  may  have  an  influence  on  running  economy,  but  the   extent  of  this  is  still  unknown.  Daniels  et  al.  found  submaximal  VO2  decreases  over  a   22-­‐month  period  in  a  group  of  boys  who  regularly  participated  in  run  training53.       Daniels  suggested  that  the  change  in  submaximal  VO2  is  the  result  of  growth  and  an   increase  in  anaerobic  metabolism  not  training  since  participants  in  this  study  were   already  involved  in  run  training  prior  to  testing53.    Future  studies  should  attempt  to   control  for  training  level  of  participants  as  that  may  influence  their  current  economy   and  change  over  time.         Running  biomechanics   Children  and  adults  differ  in  their  running  biomechanics  due  to  a  number  of   factors.    Children  have  a  greater  vertical  movement  with  each  stride,  increased  hip,   knee,  and  ankle  extension  at  takeoff,  increased  time  in  the  nonsupport  phase  of  the   stride,  and  a  decrease  in  the  relative  distance  of  the  support  foot  ahead  of  the  body’s   center  of  gravity  at  contact2.    Each  of  these  differences  in  running  mechanics   between  children  and  adults  could  contribute  to  the  inferior  economy  seen  in   children.       Williams  and  Cavanagh  (1987)  found  that  adult  running  economy  is  influenced   by  a  number  of  biomechanical  variables54.    In  a  regression  analysis,  they  found     29   mechanical  power,  maximal  plantar  flexion  angle,  and  shank  angle  at  foot  strike   explained  54%  of  the  variance  in  running  economy.    They  conclude,  however,  that   differences  in  running  economy  among  individuals  cannot  be  attributed  to  one  or   two  biomechanical  factors  and  are  instead  influenced  by  many  variables54.  With   such  variability  in  biomechanical  factors  in  adults,  one  would  expect  a  difference   among  youth  of  different  ages.   Hausdorff  et  al.  found  stride-­‐to-­‐stride  variability  during  walking  to  be   significantly  different  among  children  of  varying  ages55.    They  found  the  greatest   variability  in  children  (boys  and  girls)  at  age  four,  less  variability  at  age  seven,  and   the  lowest  variability  at  age  eleven.    The  stride-­‐to-­‐stride  fluctuations  of  the  eleven   and  seven  year  olds  were  similar  to  those  seen  in  adults.    The  authors  further  found   a  difference  in  gait  dynamics  among  children  of  different  ages55.    Stride  dynamics  of   children  seven  years  old  were  not  be  fully  developed  while  those  of  11  to  14  year   olds  had  similar  values  compared  to  adults.    It  was  previously  thought  that  children   age  three  had  a  mature  walking  gait56,  however  results  from  this  study  suggest   children  even  at  age  seven  had  not  reached  a  fully  mature  gait55.    Norlin  et  al.  found   similar  results  that  temporal  phases,  velocity,  and  stride  length  all  change  with  age   and  this  does  not  happen  in  a  continuous  manner57.    They  found  that  development   of  a  child’s  gait  continues  until  age  16,  and  the  most  drastic  changes  occur  at   approximately  age  eight  to  ten57.  Variability  in  biomechanical  factors  among   individuals  is  difficult  to  study  thus  making  it  difficult  to  include  these  variables  as   in  studies  related  to  walking  and  running  economy.           30   Frost  et  al.  further  found  that  there  is  a  difference  in  cocontration  between   children  and  adults12.    Cocontraction  is  when  agonist  and  antagonist  muscles,  for   example  the  quadriceps  and  hamstrings,  simultaneously  contract.    Cocontration   occurs  minimally  during  running  and  walking.    However,  if  contraction  of  both   muscles  is  not  needed  this  can  cause  an  increase  in  energy  expenditure.    Frost  et  al.   found  concontraction  to  be  higher  in  younger  children  and  decrease  with  age  during   walking  and  running,  although  these  differences  were  not  always  statistically   significant12.    The  authors  measured  VO2  and  found  younger  children  to  have  a   significantly  higher  VO2  during  walking  and  running.    Results  from  this  study   indicate  that  the  higher  energy  expenditure  in  young  children  during  walking  and   running  may  be  partially  explained  by  cocontration12.    Biomechanical  factors  related   to  running  are  often  not  included  in  studies  related  to  economy.    Future  research   should  include  the  biomechanical  factors  discussed  previously  as  they  may  explain   some  the  difference  in  economy  between  children  and  adults.     Treadmill  versus  overground     The  majority  of  previous  research  examining  economy  has  required   participants  to  walk  or  run  on  a  treadmill.  The  use  of  a  treadmill  allows  for   standardization  of  speed  among  subjects.    However,  energy  expenditure  during   walking  or  running  at  a  given  speed  may  vary  between  treadmill  and  overground.     Pearce  et  al.  found  when  adults  walked  on  a  treadmill  and  overground  there  was  a   significant  difference  in  energy  expenditure58.    At  3.0mph,  participants  expend  more   energy  walking  overground  (11.04  ml/kg/min)  compared  to  on  a  treadmill  (10.58     31   ml/kg/min).    The  difference  in  energy  expenditure  is  thought  to  be  due  to  the  lack  of   air  resistance  on  the  treadmill59.    Jones  et  al.  found  that  the  grade  of  the  treadmill   should  be  set  to  1%  to  account  for  the  lack  of  air  resistance59.    Similar  results  were   found  by  Davies60,  who  found  a  1%  slope  on  a  treadmill  was  equivalent  to  running   outdoors  overground.    Future  research  related  to  economy  should  focus  on   overground  walking  and  running  since  information  from  these  studies  could  be  use   to  predict  energy  expenditure  in  different  populations.     Normalizing  VO2  to  body  size  and  allometric  scaling     Often,  children  or  adolescents  of  a  given  chronological  age  who  are   participating  in  a  study  are  not  the  same  body  size;  therefore  reporting  VO2  in   absolute  terms  (L/min)  would  be  inappropriate.    To  account  for  these  differences  in   body  size  among  participants,  VO2  is  almost  always  normalized  to  body  size  to  make   comparisons  meaningful17.    Relative  VO2  is  most  commonly  reported  scaled  to  body   mass  (ml/kg/min).    VO2  is  reported  this  way  for  a  few  reasons:  1)  body  mass  is  a   relatively  easy  measurement,  2)  the  entire  body  mass  is  moved  during  running  or   walking,  and  3)  comparison  can  be  made  among  studies14.    However,  reporting  VO2   scaled  to  body  mass  assumes  there  is  a  linear  relationship  between  the  two   variables14.    A  number  of  studies  have  reported  this  to  not  be  the  case  and  have   found  a  non-­‐linear  relationship  between  VO2  and  body  mass14.    Instead,  allometric   scaling  or  reporting  VO2  scaled  to  fat-­‐free  mass  has  been  used.       When  using  allometric  scaling,  VO2  is  normalized  to  body  size  by  an  exponent   representing  body  mass61.    Allometric  scaling,  when  all  else  is  equal,  is  a  way  to     32   show  how  a  certain  variable  is  related  to  body  size61.      The  two  most  common   exponents  reported  in  the  literature  are  0.67  and  0.7561.      While  these  two   exponents  could  be  used  on  an  independent  sample,  the  most  appropriate  method   would  be  to  calculate  a  body  mass  exponent  specific  to  the  sample  being  tested14.     Statistical  analysis  required  in  allometric  scaling  can  be  difficult,  making  this   approach  unfavorable  compared  to  simply  dividing  by  body  mass.    The  use  of   sample-­‐specific  exponents  makes  comparison  across  studies  difficult  if  not   impossible.       As  reported  in  this  review,  when  VO2  is  reported  as  a  ratio  with  body  mass,   children  are  less  economical  than  adults  during  walking  and  running2,  3.    It  is   important  to  note  that  when  allometric  scaling  is  used  to  report  VO2,  adult-­‐child   differences  tend  to  become  non-­‐significant.    Welsman  and  Armstrong  conducted  a   longitudinal  study  on  changes  in  submaximal  VO2  in  both  girls  and  boys  age  11-­‐13   years  using  allometric  scaling  to  report  VO233.    The  sample-­‐specific  body  mass   exponent  was  0.88±0.02.    They  found  VO2  was  not  significantly  different  from  age   11  to  13  years,  thus  indicating  that  the  simplified  VO2  to  body  mass  ratio  may  not  be   the  most  appropriate.  While  the  exponent  0.88  is  similar  to  other  values  found  in   children  (0.65-­‐0.93)33,  it  only  applies  to  this  specific  sample.    Allometric  scaling  may   show  promise  as  a  more  appropriate  way  to  report  VO2;  however,  the  results  are   not  generalizable  across  studies.   Another  approach  has  been  to  normalize  VO2  to  fat-­‐free  mass  instead  of  body   mass.    The  rationale  is  that  only  fat-­‐free  mass  is  participating  in  oxygen   consumption14.    Janz  et  al.  found  fat-­‐free  mass  to  be  the  most  appropriate  method     33   for  normalizing  VO2  in  boys  and  girls62.    However,  there  are  different  methods  to   estimate  fat-­‐free  mass  including  dual  x-­‐ray  absorptiometry  (DEXA),  underwater   weighing,  air  displacement  plethysmography  (BodPod),  bioelectrical  impedance   analysis,  and  skinfolds.  These  various  measurement  techniques  may  be  difficult   and/or  expensive,  and  have  errors  ranging  from  2-­‐4%  whereas  body  mass  is  a   relatively  simple  measurement  with  much  less  measurement  error.    It  also  may  be   inappropriate  to  exclude  fat-­‐mass  because  total  body  mass  is  what  is  being  moved   during  walking  and  running14.   A  third  method  proposed  is  to  normalize  VO2  to  body  surface  area.    In  a   longitudinal  study  of  males  13-­‐27  years  old,  Spencer  et  al.  found  body  surface  area   to  be  the  most  appropriate  method  for  normalizing  VO214.    In  this  study,  VO2  was   also  reported  as  the  traditional  VO2  to  body  mass  ratio,  VO2  to  fat-­‐free  mass,  and  by   allometric  scaling.    To  the  author’s  knowledge,  no  other  study  has  compared  all  four   methods  for  reporting  VO2.  Two  cross-­‐sectional  studies  by  Rowland  found  adult-­‐ child  differences  in  VO2  when  expressed  relative  to  body  mass2,  3.    However,  when   VO2  was  expressed  relative  to  body  surface  area,  the  difference  in  submaximal  VO2   was  no  longer  significant.    While  VO2  to  body  surface  area  may  be  a  more   appropriate  way  to  normalize  VO2,  few  studies  have  used  this  method  making   comparison  and  generalizability  difficult.     Non-­‐locomotor  studies  on  economy     The  majority  of  research  conducted  on  economy  in  children  and  adolescents   has  focused  on  walking  and  running.    One  study  by  Rowland  et  al.  examined     34   differences  in  mechanical  efficiency  during  cycling  between  boys  and  men63.    In  this   study,  no  difference  was  found  in  mechanical  efficiency  when  the  two  groups  rode  at   both  an  absolute  (watts)  and  relative  intensity  (percent  VO2max).    To  the  author’s   knowledge,  no  information  is  available  on  changes  in  economy  in  children   participating  in  other  lifestyle  activities.    For  example,  it  is  unknown  whether   economy  improves  in  lifestyle  activities  that  require  more  lateral  movement  such  as   dance  aerobics,  sweeping,  and  shooting  hoops  that  would  be  similar  to  the  change  in   economy  observed  in  walking  and  running.    If  economy  improves  in  these  lifestyle   activities,  it  is  also  unknown  whether  the  same  factors  that  affect  economy  in   walking  and  running  might  influence  economy  in  these  activities.       Summary       When  VO2  is  expressed  relative  to  body  mass  (VO2  ml/kg/min),  children  are   less  economical  than  adults  and  adolescents.    A  number  of  factors  previously   discussed  are  thought  to  contribute  to  adult-­‐child  differences  in  economy.     Maturation  is  thought  contribute  to  changes  in  economy  but  due  to  the  difficulty  of   measurement,  it  is  rarely  included.    The  majority  of  previous  research  is  cross-­‐ sectional,  which  may  not  fully  capture  changes  in  economy.    Limited  information  is   available  on  longitudinal  changes  in  economy  in  children  and  adolescents  and  the   information  that  exists  is  confined  to  the  context  of  walking  and  running.    It  is   unknown  whether  changes  in  economy  occur  in  other  lifestyle  activities.    Further   research  is  needed  to  determine  longitudinal  changes  and  factors  related  to  these   changes  in  economy  during  walking,  running,  and  other  lifestyle  activities.       35   CHAPTER  3     FACTORS  THAT  INFLUENCE  WALKING  AND  RUNNING  ECONOMY  IN  CHILDREN   AND  ADOLESCENTS:  A  MIXED  LONGITUDINAL  APPROACH     Abstract     Several  factors  are  postulated  to  contribute  to  the  improvement  in  children’s   walking  and  running  economy  with  age.  Most  studies  examining  these  factors  have   been  limited  by  cross-­‐sectional  design.  Longitudinal  studies  are  needed  to  better   examine  factors  influencing  economy.  PURPOSE:    To  identify  factors  that  influence   change  in  walking  and  running  economy  expressed  as  absolute  (VO2,  L/min)  and   relative  (VO2,  ml/kg/min)  oxygen  consumption  over  four  years  in  children  and   adolescents.  METHODS:  Participants  age  6-­‐16  years  (N=223;  116=males,   107=females)  participated  in  a  mixed  longitudinal  study.    During  year  one,   participants  completed  an  overground  walking  and  running  trial,  each  lasting  five   minutes,  at  a  self-­‐selected  pace  around  a  course  of  known  distance.    The  same  self-­‐ selected  pace  was  used  for  the  subsequent  years  of  the  study.  Expired  gases  were   collected  using  indirect  calorimetry  via  a  portable  metabolic  analyzer  to  estimate   VO2.    Hierarchical  linear  modeling  was  used  to  create  two  separate  models  (L/min   and  ml/kg/min)  for  walking  and  running.    Potential  influential  factors,  assessed   annually,  were  identified  including  body  surface  area  (BSA),  leg  length  (LL),  resting   energy  expenditure  (REE),  ventilation  (VE),  percent  body  fat,  maturity  status,  and   stride  frequency  (SF).    Covariates  were  chronological  age  (CA),  gender,  and  weight   (for  L/min  models  only).  Significant  factors  were  determined  independently  using  2   x  standard  deviation  (SD)  approach  and  then  included  in  a  model  of  best  fit.   RESULTS:  With  respect  to  the  absolute  models  (L/min),  VO2  increased  by  0.02     36   L/min  for  walking  and  0.13  L/min  for  running  per  year.    Model  fit,  identified  by   deviance,  did  not  improve  with  the  addition  of  time  or  covariates  to  the  model  for   walking.    For  running,  the  covariate  gender  was  significant  with  females  more   economical  (p<0.05)  but  no  significant  predictor  variables  were  identified.  With   respect  to  the  relative  models,  VO2  (ml/kg/min)  decreased  by  1.19  for  walking  and   0.87  ml/kg/min  for  running  per  year.    Significant  individual  variation  for  VO2  over   time  was  found  for  walking  (p<0.001)  and  running  (p=0.02).  For  walking,  BSA,  VE,   and  CA  were  significant  at  the  slope  level  in  the  final  model  (p<0.05).    Variance  in   slope  remained  significant  in  the  final  model  meaning  change  in  economy  over  time   was  not  fully  explained  by  the  factors  included  in  the  model  (p=0.010).    For  running,   LL  was  significant  at  the  slope  level  in  the  final  model.    Slope  variance  remained   significant  for  running  as  well  (p=0.049).  CONCLUSIONS:      Expressing  VO2  in   absolute  terms  (L/min)  may  not  be  an  appropriate  method  to  identify  factors   related  to  economy.  In  comparison  with  previous  literature,  when  VO2  was   expressed  in  ml/kg/min,  only  BSA,  VE,  and  CA  were  identified  as  significant   influential  variables  of  walking  economy.    In  contrast  to  previous  literature,  LL  not   SF,  was  identified  as  a  significant  influential  variable  of  running  economy.    Since   individual  variation  for  slope  in  the  final  model  was  significant  for  both  walking  and   running,  others  factors  not  included  here  may  further  explain  change  over  time  in   economy  in  children  and  adolescents.     Introduction     Economy  is  defined  as  the  aerobic  demand  or  energy  cost  required  to   perform  a  submaximal  exercise  task1.    When  performing  a  given  submaximal     37   activity,  lower  energy  expenditure,  commonly  reported  as  VO2  relative  to  body  mass   (ml/kg/min),  is  considered  more  economical.    Studying  the  change  in  economy  from   childhood  through  adolescence  is  important  as  it  addresses  differences  in  energy   expenditure  during  various  activities  and  thus  influences  the  ability  to  accurately   predict  energy  expenditure  in  this  population.    This  is  important  as  it  relates  to  the   compendium  of  physical  activities  for  children  and  adolescents  as  well  as   performance  in  different  sports  (i.e.  running  performance).    Previous  cross-­‐sectional   studies  have  found  children  to  be  less  economical  than  adults1-­‐4,  6.  While  cross-­‐ sectional  studies  provide  insight  into  differences  between  groups,  they  are  limited   to  one  time-­‐point  and  do  not  assess  change  within  individuals.    Longitudinal  studies   are  valuable  as  they  involve  following  the  same  participants  over  time,  which   provides  a  better  understanding  of  the  development  of  the  variable  being  studied.   Previous  longitudinal  studies  have  been  limited  to  children  or  adolescents  or   males  or  females  walking  or  running  on  a  treadmill5,  13,  22-­‐24,  33,  64.    Daniels  et  al.  found   VO2  decreased  from  age  10-­‐18  years  old  in  boys  who  were  trained  middle-­‐distance   runners  with  no  change  in  relative  VO2max13.    The  authors  concluded  that  the   decrease  in  VO2  was  due  to  both  age  and  training.    Ariens  et  al.,  using  data  from  The   Amsterdam  Growth  and  Health  Study  (AGHS),  found  running  economy  improved  in   both  males  and  females  from  age  13-­‐27  years  old5.    The  greatest  improvement  in   running  economy  was  seen  during  adolescence.    From  13-­‐16  yrs,  VO2  decreased  by   5  ml/kg/min  followed  by  only  a  2  ml/kg/min  difference  from  age  16-­‐275.      In   children,  Morgan  et  al.  found  energy  expenditure    (VO2  ml/kg/min)  to  be  27%   higher  in  6  year  olds  compared  to  10  year  olds  across  six  different  speeds  on  a     38   treadmill23.    Previous  literature  has  focused  primarily  on  change  in  economy  in   either  children  or  adolescents  over  time.    We  found  no  study  that  has  examined   change  in  economy  in  both  walking  and  running  overground  over  time  in  children   and  adolescents.     A  number  of  factors  are  thought  to  contribute  to  inferior  walking  and   running  economy  in  children  compared  to  adults,  including  age2,  3,  resting  metabolic   rate  (RMR)7,  8,  body  size1,  gender9,  substrate  utilization10,  biomechanics11,  12,   training13,  ventilation2,  and  maturation14.    There  are  data,  although  in  some  cases   limited,  to  support  each  factor  and  its  influence  on  differences  in  walking  and   running  economy  between  children  and  adults.    However,  no  study  has  been  able  to   explain  definitively  why  this  difference  in  economy  occurs.     The  primary  purpose  of  this  study  was  to  examine  longitudinal  changes  in   walking  and  running  economy  expressed  as  absolute  VO2  (L/min)  and  relative  VO2   (ml/kg/min)  over  four  years  in  children  and  adolescents.    The  secondary  purpose   was  to  determine  predictor  variables  that  influence  this  change  in  economy  over  the   four  years.    It  was  hypothesized  that  walking  and  running  economy  would  improve   over  the  four  years  for  both  absolute  VO2  and  relative  VO2.    It  was  further   hypothesized  that  chronological  age  and  BSA  would  explain  the  greatest  amount  of   variance  in  walking  and  running  economy.    Stride  frequency  was  also  hypothesized   to  significantly  contribute  to  economy,  but  maturation,  gender,  REE,  leg  length,   percent  body  fat,  and  ventilation  were  not  hypothesized  to  be  significant  predictors   of  walking  and  running  economy.       39   Methods   Participants       Two  hundred  and  thirteen  participants  were  recruited  to  take  part  in  a   mixed  longitudinal  study.    Participants  were  a  convenience  sample,  recruited  from   two  different  sites,  Michigan  State  University  (n=108)  and  Oregon  State  University   (n=105),  through  email,  local  recreational  facilities,  and  word  of  mouth.     Participants  were  between  6  and  15  years  old  for  the  first  visit  of  year  1  with  the   goal  of  having  at  least  5  girls  and  five  boys  for  each  age  per  site.    Table  1  shows  the   number  of  subjects  by  year  categorized  by  chronological  age  and  gender.       Table  1:  Number  of  subjects  by  chronological  age,  gender,  and  test  year.     Age  group   Year  1   (yrs)   6   2(4)   7   8(4)   8   7(8)   9   10(7)   10   11(14)   11   10(8)   12   10(6)   13   8(14)   14   10(7)   15   1(3)   16   0(1)   17     18     19     Total   77(76)   n=153;  Boys  (girls)   Year  2   Test  Years   Year  3   Year  4     Total     2(4)   8(4)   7(7)   10(8)   11(14)   10(8)   10(6)   8(14)   10(7)   1(3)   0(1)       77(76)       2(4)   8(4)   7(7)   10(8)   11(14)   10(8)   10(6)   8(14)   10(7)   1(3)   0(1)     77(76)         2(4)   8(4)   7(7)   10(8)   11(14)   10(8)   10(6)   8(14)   10(7)   1(3)   0(1)   77(76)   2(4)   10(8)   17(16)   27(22)   36(33)   38(37)   41(36)   39(41)   38(35)   29(30)   19(25)   11(11)   1(4)   0(1)     Each  participant  attended  two  individual  visits  annually  over  four  years  at   one  of  the  two  sites.    Participants  were  subsequently  scheduled  to  return  to  the     40   laboratory  for  data  collection  within  a  3-­‐month  window  of  the  previous  year.    For   the  purposes  of  this  study,  only  data  collected  from  V1  and  V2  were  used  for  each  of   the  four  years.    Figure  1  shows  which  activities  were  completed  each  year  during  V1   and  V2.   Figure  1.  Flow  chart  for  visits  1  and  2.    Repeated  for  years  1-­‐4.           Visit  1           Anthropometrics   Rest   Handwriting   Laundry   Ball  toss   Comfortable  walk   Aerobics                                                          Computer  games             Visit  2                         Sweeping   Brisk  Walk^   Basketball   Running^   Treadmill       Bold  activities  used  in  this  study.    ^Step  count  collected  from  minutes  2:30-­‐3:00  and   3:30-­‐4:00.     During  the  initial  visit  for  year  one,  parents  completed  a  medical  history   Physical  Activity  Readiness  Questionnaire  (PAR-­‐Q),  to  determine  if  their  child  was   able  to  participate.    Physical  activity  requirements  for  this  study  were  no  greater   than  what  children  experience  during  recess  or  physical  education  class.    Due  to  this   study  being  part  of  a  larger  accelerometry  validation  study  for  which  participants   wore  accelerometers  during  data  collection,  children  were  excluded  if  they  had   orthopedic  abnormalities  or  were  in  a  wheelchair.    They  were  also  excluded  if  they   had  a  medical  condition  that  increased  the  risk  associated  with  participating  in     41   physical  activities.    Each  parent  completed  a  PAR-­‐Q  prior  to  each  year  of  testing  to   ensure  no  new  medical  conditions  had  occurred  over  the  last  year.    The  two  visits   each  year  were  separated  by  at  least  24  hours  and  no  more  than  three  weeks.     Participants  were  instructed  to  not  participate  in  vigorous  physical  activity  the  day   of  testing  and  to  not  eat  for  two  hours  prior  to  testing.    The  institutional  review   boards  at  Michigan  State  University  and  Oregon  State  University  approved  this   study.    Parental  consent  and  participant  assent  were  received  prior  to  testing  at  the   first  visit  of  each  year.       Measures         The  different  measures  assessed  during  this  study  include  anthropometrics,   energy  expenditure,  and  factors  related  to  economy.    Anthropometric  measures   taken  in  this  study  were  body  mass  (kg),  stature  (cm),  seated  height  (cm),  and  waist   circumference  (cm).    Body  fatness  was  also  assessed  via  skinfolds.    Duplicate   measures  of  body  mass,  stature,  and  seated  height  were  taken.  Waist  circumference   and  skinfold  measures  were  taken  in  triplicate.    Stature  and  seated  height  were   measured  using  a  wall-­‐mounted  stadiometer  (Seca  222)  to  the  nearest  0.1cm.    For   each  measurement,  the  participant’s  head  was  positioned  in  the  Frankfurt   horizontal  plane.    If  the  two  measurements  were  not  within  1.0  cm,  a  third   measurement  was  taken.    The  two  measurements  within  1.0  cm  were  then   averaged.    Body  mass  was  measured  to  the  nearest  0.1  kg  using  a  Seca  portable   electronic  scale  (Seca  770).    If  the  two  measurements  were  not  within  0.5  kg,  a  third   measurement  was  taken.    The  two  measurements  within  0.5  kg  were  then  averaged.     Measurements  of  body  mass,  stature,  and  seated  height  were  taken  without  the     42   participant  wearing  shoes65.    Waist  circumference  was  measured  in  accordance  with   NHANES  III  protocol66.    Participants  stood  with  their  weight  evenly  distributed.    The   research  assistant  palpated  the  participant’s  right  hip  to  find  his/her  right  iliac   crest.    A  horizontal  mark  with  a  vertical  cross  at  the  midaxillary  line  was  made  with   a  washable  marker  slightly  above  the  lateral  border  of  the  iliac  crest.    An  identical   mark  was  made  just  above  the  lateral  border  of  the  left  iliac  crest.    A  Gulick  tape   measure  was  then  placed  around  the  participant  in  line  with  the  two  marks  and   parallel  to  the  ground.    A  measurement  was  recorded  to  the  nearest  0.1  cm  when   the  participant  was  at  minimal  normal  respiration.    If  the  three  measures  were  not   within  1.0  cm,  a  fourth  measurement  was  taken.    The  three  measurements  within   1.0  cm  were  then  averaged.    Using  Lange  calipers  that  had  been  properly  calibrated,   skinfold  measurements  were  taken  at  the  triceps  and  medial  calf  to  the  nearest   millimeter  on  the  right  side  of  the  body.    Triplicate  measures  from  each  skinfold  site   were  taken  and  an  average  was  computed.    If  a  measure  was  not  within  2  mm,  a   fourth  measure  at  that  site  was  taken,  and  the  three  measurements  within  2  mm   where  averaged.       Energy  expenditure  was  estimated  during  each  submaximal  activity  by  the   Oxycon  Mobile  portable  metabolic  analyzer  (Care  Fusion,  San  Diego,  CA).  The   Oxycon  Mobile  was  calibrated  for  ambient  conditions,  volume  flow,  and  gases  prior   to  each  subject  being  tested.    Each  participant  was  fitted  with  a  vest,  mask,  and   headgear  prior  to  each  visit.    A  mask  was  fitted  to  each  participant’s  face  so  that   there  was  a  seal  around  the  nose  and  mouth,  allowing  no  air  to  leak.    Headgear  was   then  fitted  based  on  the  participant’s  head  size  and  attached  to  the  mask.    A  Triple-­‐V     43   from  the  Oxycon  Mobile  was  then  attached  to  the  mask.    During  a  10-­‐minute  pre-­‐ exercise  rest  trial,  only  the  mask  and  headgear  were  worn  due  to  the  participant   lying  supine  on  a  mat.    Each  participant  was  then  fitted  with  a  vest.    The  vest  was   fitted  so  that  it  was  tight  enough  not  to  move  around  during  the  activity  trials  while   not  restricting  a  participant’s  movement  or  breathing.    The  SBx  and  DEx  from  the   Oxycon  Mobile  were  strapped  to  the  vest  on  the  back  of  the  participant.    During  each   5-­‐minute  trial,  metabolic  measures  included  VO2,  VCO2,  VE,  and  RER  (VCO2/VO2)   and  were  assessed  breath-­‐by-­‐breath  by  the  Oxycon  Mobile.    The  breath-­‐by-­‐breath   measurements  were  then  aggregated  by  10-­‐seconds.    Data  reduction  consisted  of   averaging  these  10-­‐second  values  over  a  two  minute  time  period  for  each  activity.     Minutes  2:30-­‐4:30  were  used  for  data  analysis  for  each  activity.    Heart  rate  was   measured  by  telemetry  and  aggregated  by  10-­‐seconds.    Heart  rate  values  were  then   averaged  over  a  two-­‐minute  period  (2:30-­‐4:30).    In  the  instance  that  telemetry  with   the  Oxycon  was  lost,  a  Polar  heart  rate  watch  was  then  used.     Factors  assessed  in  this  study  related  to  economy  included:  chronological   age,  gender,  maturation,  resting  energy  expenditure,  body  surface  area  (BSA),  stride   frequency,  ventilation,  leg  length,  and  percent  body  fat.    Chronological  age  was   determined  by  subtracting  each  participant’s  birth  date  from  the  test  date.    Gender   was  self-­‐reported  prior  to  the  first  visit  of  year  one.    Maturation  was  obtained  by   calculating  predicted  age  at  peak  height  velocity  (APHV)  using  the  equation   developed  by  Mirwald  et  al.67.    APHV  was  calculated  for  each  participant  at  all  four-­‐ time  points.    Due  to  the  age  of  some  participants,  only  one  calculation  was  found  to   be  valid  (within  ±4  years  of  maturity  age),  therefore  that  APHV  was  used.    For     44   participants  with  more  than  one  valid  maturity  age,  the  predicted  value  that  was   closest  to  their  APHV  (closest  to  a  maturity  offset  of  0)  was  used.    For  example,  if  a   participant  had  two  valid  APHV  calculated  over  the  four  time  points,  the  maturity   age  where  the  participant  was  closest  to  his/her  APHV  was  used  (personal   communication,  Dr.  Adam  Baxter-­‐Jones).    After  APHV  was  determined,  each   participant  was  coded  as  pre-­‐APHV  (0)  or  post-­‐APHV  (1)  for  analysis.    Resting   energy  expenditure  (REE)  was  determined  from  the  10-­‐minute  pre-­‐exercise  rest   trial.    Participants  were  supine  on  a  mat  for  10-­‐minutes  while  metabolic  measures   and  heart  rate  were  collected  via  the  oxycon  mobile.    VO2  collected  during  minute’s   7:30-­‐9:30  was  then  averaged  to  determine  REE.    Body  surface  area  was  calculated   for  each  participant  at  each  visit  using  the  Haycock  equation68:  BSA  (m²)  =  0.024265   x  Height(cm)0.3964  x  Weight(kg)0.5378.  Stride  frequency  was  determined  by  collecting   two  30-­‐second  step  counts  during  each  walking  and  running  trial  and  averaging   results  from  the  two  counts.    Leg  length  was  calculated  each  year  by  determining  a   participant’s  trunk  length  (standing  height-­‐(seated  height-­‐height  of  the  stool  (73.65   cm),  then  subtracting  this  value  from  standing  height  .    Percent  body  fat  was   determined  from  calf  and  triceps  skinfolds  using  the  gender  specific  Slaughter   equations  for  children  and  adolescents69.     Procedures       Participants  came  to  the  Human  Energy  Research  Laboratory  (HERL)  at   Michigan  State  University  or  the  Physical  Activity  Assessment  Laboratory  (PAAL)  at   Oregon  State  University  for  two  visits  annually  (V1  and  V2)  over  a  four-­‐year  period.       45   Annual  visits  for  each  participant  were  completed  within  a  +/-­‐  3-­‐month  window  of   when  they  came  to  the  laboratory  the  previous  year.    This  resulted  in  a  total  of  eight   visits  to  the  laboratory.     Participants  came  to  the  laboratory  following  a  2-­‐hour  fast  and  refraining   from  any  vigorous  physical  activity  on  the  day  of  testing.    Visit  1  consisted  of  six   activities:  rest,  handwriting,  laundry,  ball  toss,  comfortable  walk,  and  dance   aerobics.  Visit  2  consisted  of  six  different  activities:  computer  games,  sweeping,   brisk  walking,  basketball  (shooting  hoops),  running,  and  treadmill  walking.    For  this   study,  only  overground  brisk  walking  and  running  were  used  in  analysis,  both  of   which  were  performed  in  V2.  Figure  1  is  a  flow  chart  of  all  activities.     Upon  arrival  to  the  laboratory  for  V1,  anthropometric  measures  were  taken   and  each  participant  completed  the  10-­‐minute  rest  trial.  Participants  wore  the   Oxycon  Mobile  portable  metabolic  analyzer  (San  Diego,  CA)  to  assess  metabolic   measures  (VO2,  VCO2,  VE,  RER)  throughout  each  activity.    After  anthropometric   measurements  were  taken,  participants  were  fitted  with  a  mask  and  vest  for  the   Oxycon  Mobile.      The  mask  was  fitted  so  that  no  air  was  leaking,  ensuring  that  all   expired  air  was  being  analyzed  and  that  the  appropriate  dead  space  was  set  in  the   Oxycon  Mobile  program.    Participants  also  wore  a  heart  rate  monitor,  which  sent   information  via  telemetry  to  the  Oxycon  Mobile.       During  V2,  each  participant  completed  an  over-­‐ground  brisk  walk  (BW)  trial   at  a  self-­‐selected  pace  over  a  course  of  known  distance  (632”  x  604”)  in  a  large   gymnasium.  Participants  were  instructed  to  walk  at  a  brisk  pace  around  the  marked   course.    Research  assistants  read  a  standardized  script  that  explained  the  trial.     46   “For the next 5 minutes, I want you to walk around the marked area at a fast pace. However, I do not want you to run. The only difference between this test and the previous walking test is that I would like you to walk at a faster pace than before. One person will walk with you the whole time to help you keep the pace. Also, during the trial I will be communicating back and forth with [name of person running Oxycon] so do not pay attention to that, just focus on walking at a consistent speed.”   Participants  selected  their  pace  during  the  first  lap,  and  research  assistants   helped  them  maintain  the  pace  throughout  the  duration  of  the  trial.    The  trial  lasted   exactly  five  minutes.    Expired  gases  and  heart  rate  were  recorded  throughout  the   entire  five  minutes.    During  the  trial,  times  for  laps  two  through  four  were  recorded   in  seconds.    Stride  frequency  was  determined  using  a  counting  clicker  from  minute   2:30-­‐3:00  and  3:30-­‐4:00.     The  same  measurements  were  taken  during  the  running  trial  as  the  BW  trial.     A  standardized  script  was  read  to  each  participant  prior  to  the  start  of  the  running   trial.   “For the next 5 minutes, I want you to jog around the marked area without stopping, if possible; therefore, try and pace yourself in the beginning. Because 5 minutes is a long time, one person will jog with you the whole time to help you keep an even steady pace. During the first minute or two we will figure out how fast you are going, and during the rest of the trial, we want you keep that same pace. Also, during the trial I will be communicating back and forth with [name of person running Oxycon] so do not pay attention to that, just focus on running at a consistent speed.”   Participants  returned  to  the  laboratory  annually  for  three  years  (36  month   period).    Each  year,  each  participant  completed  visits  1  and  2.    The  brisk  walk  and   running  trials  were  all  repeated  with  the  same  procedures  and  measurements  taken   as  in  year  1.    Walking  and  running  pace  of  each  trial  in  subsequent  years  were  not   self-­‐selected  but  instead  matched  for  year  1.    For  example,  for  the  brisk  walk  trial,     47   participants  walked  at  the  same  pace  determined  during  year  1  for  years  2-­‐4.    A   research  assistant  who  set  the  walking  pace  based  on  the  pre-­‐determined  lap  splits   from  year  1  accompanied  each  participant.    Prior  to  each  trial,  a  standardized  script   was  read  to  each  participant.             “For  the  next  5  minutes,  I  want  you  to  walk  around  the  marked  course  at  the   same  speed  as  last  year’s  comfortable  walk  trial.    I  will  walk  with  you  the   whole  time  to  set  the  pace.    It  is  important  that  you  keep  pace  with  me   throughout  the  whole  trial.    During  each  lap,  you  will  hear  a  beeping  noise   from  my  watch.    This  helps  me  keep  the  right  pace.    Also,  during  the  trial  I   will  be  communicating  back  and  forth  with  my  co-­‐worker  so  do  not  pay   attention  to  that,  just  focus  on  walking  at  a  consistent  speed.”   Data  Reduction   Throughout  V1  and  V2,  the  Oxycon  Mobile  portable  metabolic  analyzer   collected  continuous  metabolic  data  breath-­‐by-­‐breath.    The  data  were  then   aggregated  to  10-­‐seconds.    Every  activity  was  five  minutes  in  duration.    Minutes   2:30-­‐4:30  were  selected  for  each  activity  for  every  participant  in  the  data  reduction   software  specifically  designed  for  this  study.    The  10-­‐second  values  from  2:30-­‐4:30   were  averaged  for  all  metabolic  measures  (VO2  (ml/kg/min),  VO2  (ml/min),  VCO2   (L/min),  VE  (L/min))  and  saved  in  a  database.    For  analysis,  the  dependent  variable,   VO2,  was  expressed  as  L/min  and  ml/kg/min.       To  determine  outliers  in  the  data,  standard  deviations  and  z-­‐scores  were   calculated  and  examined  for  each  variable  for  each  participant.    A  variable  for  a   participant  was  deleted  if  his/her  z-­‐score  was  less  than  -­‐3  or  greater  than  3.     Pearson  correlations  and  variance  inflation  factors  (VIF)  from  multiple  linear   regression  were  used  to  determine  multicollinearity  among  predictor  variables.     Multicollinearity  was  identified  if  a  predictor  variables  had  a  VIF  greater  than  10.  In     48   order  to  compare  models  in  Hierarchical  Linear  Modeling  (HLM)  using  deviance,   models  must  be  completely  nested.    This  means  that  if  a  participant  was  missing  one   variable  (i.e.  VO2  at  one  time  point  or  APHV),  all  data  for  that  participant  were   deleted.         Analysis     The  analytical  plan  for  this  study  involved  descriptive  statistics  and   hierarchical  linear  modeling  (Aims  1  and  2)  to  determine  longitudinal  changes  in   economy  and  time  varying  and  time  invariant  factors  that  influenced  changes  in   economy  in  children  and  adolescents.  It  is  accepted  that  a  power  analysis  for  HLM  is   generally  not  conducted70.  The  corresponding  hypotheses  from  Aims  1  and  2  were   tested  together  in  one  model  (e.g.,  Aim  1  Hypothesis  1  was  tested  simultaneously   with  Aim  2  Hypothesis  1).    The  first  hypothesis  in  each  pairing  examined   longitudinal  changes  in  economy  and  the  second  determined  factors  that  influenced   change  in  economy  over  time.   Growth  curve  analysis  using  HLM  was  used  for  Aims  1  and  2.    For  each   analysis,  the  level  1  model  was  a  repeated  measure  of  time;  the  level  1  model   identified  how  VO2  changed  over  the  four  years.    This  represented  the  change  we   anticipated  each  participant  to  have  over  the  four  years  in  this  study  (within-­‐person   change  over  time).      The  level  2  model  assessed  individuals;  the  level  2  model   identified  independent  (predictor)  variables  that  influenced  how  the  dependent   variable  (VO2)  changed  over  time.    This  represented  relating  identified  predictors  to   inter-­‐individual  differences  to  change  (between-­‐person  change  over  time).    Figure  2     49   is  a  graphical  example  of  level  1  (time)  and  level  2  (individual)  models  in  a  growth   curve  analysis.     Figure  2:  Different  levels  in  a  growth  curve  analysis.     The  following  analyses  were  separately  performed:   Analysis  1:  Aim  1  Hypothesis  1  and  Aim  2  Hypothesis  1  assessed  longitudinal   change  and  predictors  of  walking  economy  (expressed  as  both  absolute  and  relative   VO2).   Analysis  2:  Aim  1  Hypothesis  2  and  Aim  2  Hypothesis  2  assessed  longitudinal   change  and  predictors  of  running  economy  (expressed  as  both  absolute  and  relative   VO2).   Using  HLM,  a  null  (unconditional)  model,  which  included  only  the  dependent   variable,  VO2,  was  run  for  both  absolute  and  relative  VO2  (Yti  =  π0i  +  π1i  +  eti).    The   purpose  of  this  model  was  to  determine  deviance  (-­‐2  log  likelihood)  and  number  of   parameters  for  model  comparison.    Full  maximum  likelihood  was  selected.    From   the  null  model,  the  inter-­‐class  correlation  was  calculated.    ICC  varies  from  -­‐1  to  +1.     When  ICC  is  close  to  0  or  negative,  there  is  large  within  group  variance  but  little   group  mean  difference  and  using  HLM  is  not  appropriate.    HLM  is  appropriate  when   ICC  is  close  to  +1.    There  is  then  a  large  group  mean  difference  but  little  within   group  variance.    Using  deviance  and  number  of  parameters  from  the  null  model,  an   unconditional  growth  model  was  run.    The  unconditional  growth  model  included  the     50   dependent  variable,  VO2,  and  time  (uncentered)  in  level  1  (Yti  =  π0i  +  π1iTIMEti  +  eti).     Time  was  coded  as  1  (year  1),  2  (year  2),  3  (year  3),  and  4  (year  4).    The  error  term   associated  with  the  slope  was  also  included  (r1i).    Comparison  between  the  null   model  and  the  unconditional  growth  model  allowed  for  determining  if  the   unconditional  growth  model  was  a  better  fit  than  the  null  model  and  if  there  was   variance  between  individuals  in  the  slope  of  the  line.    If  there  was  no  variance  in  the   slope,  there  was  no  difference  between  individuals,  and  predictor  variables  were   not  needed.    If  the  model  did  not  improve  (deviance  moved  farther  away  from  0),   the  addition  of  time  to  the  model  did  not  improve  the  model  fit,  meaning  there  was   no  change  in  slope  overtime  (non-­‐linear  model).    A  null  model  and  unconditional   model  were  run  for  walking  VO2  (L/min  and  ml/kg/min)  and  running  VO2  (L/min   and  ml/kg/min).    If  model  fit  improved  from  the  null  model  to  the  unconditional   model,  and  variance  of  the  slope  was  significant  (did  not  equal  0),  further  analysis   took  place.     Using  deviance  and  number  of  parameters  from  the  unconditional  growth   model,  predictor  variables  were  entered  one  at  a  time  in  level  2  as  fixed  effects  (β),   both  at  the  intercept  (π0i)  and  slope  (π1i),  to  determine  the  independent  effect  of   each  predictor  variable.    Predictor  (independent)  variables  included  BSA,  SF,   maturity,  REE,  LL,  percent  body  fat,  and  VE.    These  predictor  variables  were  also   considered  predictors  of  the  intercept,  meaning  they  may  cause  the  starting  point  of   the  intercept  to  change,  and  were  incorporated  into  the  model  at  the  intercept  (π0i)   for  this  reason.    Significant  predictor  variables  were  identified  using  2  x  SD  at  the   slope  level  of  level-­‐2.    For  both  walking  and  running  absolute  and  relative  VO2,  a     51   model  was  then  created  that  included  all  covariates  using  deviance  and  number  of   parameters  from  the  unconditional  growth  model.    Covariates  for  the  walking  and   running  absolute  VO2  models  included  chronological  age  (CA),  weight  (kg),  and   gender.    Covariates  for  the  walking  and  running  relative  VO2  models  included  CA   and  gender.    Gender  and  maturity  were  categorical  variables  while  CA,  weight,  leg   length,  BSA,  SF,  REE  and  ventilation  were  continuous  variables.    Gender  was  a  time   invariant  variable  (i.e.,  did  not  change  over  time).    CA,  weight,  leg  length,  maturity,   BSA,  SF,  REE,  and  ventilation  were  time  varying  variables  (i.e.,  they  change  over   time).    Each  significant  predictor  variable  found  in  the  previous  models  was  then   entered  one  at  a  time  into  the  model  that  included  the  covariates.    Significant   predictor  variables  were  identified.    To  determine  the  model  of  best  fit,  all   significant  predictor  variables  identified  in  the  model  that  included  the  covariates   were  entered  into  a  final  model  at  the  intercept  and  slope  at  level  2.    A  final  model   was  created  for  walking  VO2  (L/min),  walking  VO2  (ml/kg/min),  running  VO2   (L/min),  and  running  VO2  (ml/kg/min).    Figure  3  is  a  flow  chart  of  the  HLM   analytical  plan  for  this  study.                       52   Figure  3:  HLM  analysis  plan.   Null   (unconditional)   model  to   determine  ICC   and  deviance   Unconditional   growth  model  to   determine   model  xit  and   slope  variance   Models  with   each  predictor   variable  entered   at  the  slope  and   intercept  level   independently   to  determine   signixicant   predictor   variables   Model  with   covariates:  age,   gender,  and   weight  (L/min   only)   Models  with   covarites  and   signxicant   predictor   variables   entered   independently   Final  model           Results       Two  hundred  thirteen  participants  were  recruited  during  year  1  and   participated  in  this  study.  Twenty-­‐seven  participants  did  not  complete  all  four  years   of  data  collection  leaving  186  participants  for  data  analysis.    HLM  requires   participants’  data  to  be  completely  nested.    This  means  that  a  participant  is  not   missing  any  data  points  across  the  four  years  of  data  collection.    For  example,  if  a   participant  is  missing  walking  VO2  data  for  year  2,  the  data  are  not  nested  and  that   participant  is  excluded  from  data  analysis  for  walking.    Participants  were  excluded   from  data  analysis  if  1)  calculated  z-­‐scores  for  the  outcome  variables  (walking  and   running  VO2)  or  predictor  variables  were  greater  than  plus  or  minus  three  or  2)     53   participants  had  any  missing  data  for  the  walking  or  running  activities.    For  walking   absolute  VO2  (AVO2)  and  relative  VO2  (RVO2),  10  subjects  were  excluded  due  to   outliers  identified  by  z-­‐scores  and  28  were  excluded  for  having  missing  data  (not   nested)  leaving  148  participants.    For  running  AVO2  and  RVO2,  10  subjects  were   excluded  due  to  outliers  identified  by  z-­‐scores  and  35  for  having  missing  data   leaving  141  participants.    Table  2  shows  total  number  of  participants  that  were   removed  from  analyses  for  walking  and  running.     Table  2.  Participants  removed  from  analyses  for  walking  and  running.   Physical   Activity   Walking   Running     Participants   that  did  not   complete  all  4   years   27   27   Participants   with  missing   data   Outliers  by  z-­‐ score   Final   participant   number   28   35   10   10   148   141   Average  walking  speed  was  3.4±0.4  mph  (min  2.4;  max  4.8)  and  average   running  speed  was  5.1±0.9  mph  (min  3.1,  max  10.0).    Intraclass  correlations  (ICC)   for  walking  speed  for  years  1-­‐2,  2-­‐3,  and  3-­‐4  were  0.994,  0.992,  and  0.98,   respectively.    ICC  for  running  speed  for  years  1-­‐2,  2-­‐3,  and  3-­‐4  were  0.978,  0.957,   and  0.989,  respectively.  Descriptive  statistics  for  participants  are  presented  in  Table   3  for  the  walking  and  running  trials.                 54   Table  3.  Descriptive  characteristics  and  predictor  variables  by  years.   Mean±SD   Year  1   Year  2   Year  3   Year  4   CA  (yrs)   10.6±2.4   11.7±2.4   12.6±2.4   13.6±2.5   2 BSA  (m )   1.26±0.27   1.35±0.27   1.44±0.26   1.52±0.26   LL  (cm)   69.8±8.7   74.5±9.0   75.7±9.1   77.9±8.8   REE   6.1±1.6   5.4±1.4   5.2±1.3   5.0±1.2   (ml/kg/min)   Height  (cm)   144.6±14.8   150.5±14.8   155.3±14.2   159.7±13.2   Weight  (kg)   40.3±13.5   44.5±13.4   48.5±13.3   52.8±14.0   Body  Fat  (%)   21.8±7.0   24.2±8.5   22.8±7.4   23.5±7.4   BMI   64.9±28.9   64.0±28.5   63.9±28.0   62.9±29.0   Percentile   Walk  VE   22.8±5.5   23.2±5.7   24.0±5.8   23.8±6.2   (L/min)   Run  VE   47.3±15.0   49.0±13.6   52.8±15.0   52.3±15.2   (L/min)   Walk  SF*   33.1±2.6   31.9±2.4   31.3±2.2   30.6±2.2   Run  SF^   43.6±3.5   43.0±3.0   42.0±3.2   41.7±2.9   n=153    *n=148;  ^n=141;  LL  =  leg  length;  SF  =  stride  frequency     Pearson  correlations  and  VIF  (Table  3)  from  multiple  linear  regression  were   run  to  determine  multicollinearity  among  predictor  variables.    Correlation   coefficients  are  shown  in  Table  4.    A  VIF  of  10  for  a  predictor  variable  indicates   multicollinearity71.      Using  multiple  linear  regression,  all  predictor  variables  for  year   1  were  entered  into  the  model  with  VO2  as  the  dependent  variable.    None  of  the   predictor  variables  had  a  VIF  over  10.    Therefore,  there  was  no  multicollinearity   among  predictor  variables,  and  all  variables  were  entered  into  the  HLM  models.             55     Table  4:  Pearson  correlations  among  predictor  variables.     CA   BSA   LL   REE   Weight   CA     -­‐   0.80   0.73   0.74   0.73   BSA     0.78   -­‐   0.76   0.98   0.99   LL     0.73   0.76   -­‐   0.70   0.73   REE   0.74   0.98   0.70   -­‐   0.98   Weight   0.73   0.99   0.73   0.98   -­‐   BF%   0.32   0.62   0.28   0.60   0.78   WalkVE   0.47   0.47   0.66   0.68   0.66   RunVE   0.41   0.65   0.81   0.81   0.81   WalkSF   -­‐0.60   -­‐0.61   -­‐0.44   -­‐0.59   -­‐0.57   RunSF   -­‐0.57   -­‐0.57   -­‐0.45   -­‐0.55   -­‐0.53   All  correlations  were  significant  (p<0.001)   BF%   0.32   0.62   0.28   0.60   0.78   -­‐   0.47   0.41   -­‐0.24   -­‐0.28   WalkVE   0.47   0.47   0.66   0.68   0.66   0.47   -­‐   0.72   -­‐0.17   -­‐0.44   RunVE   0.41   0.65   0.81   0.81   0.81   0.41   0.72   -­‐   -­‐0.35   -­‐0.43   WalkSF   -­‐0.60   -­‐0.61   -­‐0.44   -­‐0.59   -­‐0.57   -­‐0.24   -­‐0.17   -­‐0.35   -­‐   0.61   RunSF   -­‐0.57   -­‐0.57   -­‐0.45   -­‐0.55   -­‐0.53   -­‐0.28   -­‐0.44   -­‐0.43   0.61   -­‐   For  both  walking  and  running,  HLM  was  used  to  create  models  of  best  fit  to   determine  change  in  VO2  over  the  four  years  and  identify  predictor  variables  that   influence  change  in  VO2.    Two  models  were  created  for  both  walking  and  running.   The  first  model  included  the  outcome  variable  expressed  as  absolute  VO2  (L/min)   and  the  second  model  with  the  outcome  variable  expressed  as  relative  VO2   (ml/kg/min).           Walking:  Absolute  VO2  (AVO2;  L/min)       The  null  model,  or  unconditional  model,  included  only  the  dependent   (outcome)  variable,  which  in  this  case  was  Walking  AVO2  (L/min).    The  null  model   was  used  to  determine  deviance  (-­‐2*likelihood),  which  was  used  to  compare   models,  and  to  determine  the  Intraclass  Correlation  Coefficient  (ICC).    ICC  is  used  to   determine  if  multilevel  model  analysis  is  appropriate  for  data  analysis.    Using  the   null  model,  ICC  is  calculated  as  the  intercept  variance  component  (r0)/(intercept   variance  component  (r0)  +  total  variance  component  (e)).  For  walking  AVO2,  ICC  was   calculated  as  0.046/(0.046+0.015)  =  0.75  or  75%,  indicating  that  HLM  was  needed.       56   Deviance  for  the  walking  AVO2  null  model  was  -­‐416.17  with  3  parameters.  Since  the   data  were  nested,  this  deviance  value  was  used  to  compare  model  fit.     Using  deviance  from  the  null  model,  an  unconditional  growth  model  was  run.   Deviance  for  the  unconditional  growth  model  was  -­‐538.72  with  6  estimated   parameters.    Whether  there  is  a  positive  or  negative  deviance,  the  model  is  a  better   fit  compared  to  the  previous  model  if  the  deviance  moves  towards  zero.    With  the   unconditional  growth  model,  deviance  moved  farther  from  zero  and  became  more   negative  indicating  that  time  did  not  improve  model  fit.    A  summary  of  deviance  and   coefficients  from  the  null  model  and  unconditional  growth  model  for  walking  AVO2   is  found  in  Table  5.      VO2  increased  by  0.04  L/min  per  year  indicated  by  time  (π1).   Slope  variance  was  significant  (p<0.001),  indicating  that  there  was  some  variation   in  slope  among  subjects  over  time.    Since  slope  variance  was  significant,  a  model   which  included  covariates  at  level-­‐2  for  both  the  slope  and  intercept  level  was  then   run.    The  covariates  for  walking  AVO2  were  age,  gender,  and  weight  (kg).    This   model  with  covariates  was  run  to  ensure  that  the  fit  of  the  model  did  not  improve   when  covariates  were  included.    The  deviance  for  this  model  was  -­‐677.80  with  12   estimated  parameters.    The  variance  of  the  slope  was  still  significant  (p<0.001).     However,  due  to  the  deviance  becoming  more  negative  with  the  addition  of  the   covariates,  further  analysis  was  not  warranted.      In  summary,  expressing  walking   VO2  in  absolute  terms  did  not  provide  a  good  model  fit  due  to  the  small  increase  in   VO2  each  year  (0.04  L/min).    Figure  4  shows  individual  trajectories  to  show  small   increase  in  VO2  over  time  for  all  participants.    Figure  5  shows  average  VO2  (L/min)   by  age  for  years  1  for  walking.     57   Figure  4:  Walking  VO2  (L/min)  over  time.         Figure  5:  Average  VO2  (L/min)  for  year  1  by  age  for  walking.                           58   Table  5:  Walking  Absolute  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.             Model         Variables   Fixed  effects       Constant  (π0)                 Time  (π1)         Random  effects     Constant  (e)               Intercept  (r0)       Slope  (r1)         Deviance       Change  in  deviance     Estimated  parameters         Null  Model       Unconditional   Growth  Model   Estimates   0.91±0.02             Estimates   0.81±0.02   0.04±0.01   Level-­‐1     0.02±0.12   Level-­‐2     0.05±0.21                 Level-­‐1   0.01±0.10   Level-­‐2   0.05±0.22   0.002±0.05   -­‐416.17                  3           -­‐538.72   122.56*              6     Fixed  effects:  coefficients  ±  Standard  Deviation  (S.D.)  (VO2,  L/min)   Random  effects:  coefficients  ±  S.D.  (VO2,  L/min)   p<0.05  if  mean  >  2  x  S.D.   *p<0.05  for  change  in  deviance  from  previous  model       Running:  Absolute  VO2  (AVO2;  L/min)     A  null  model  was  created  for  running,  which  included  only  the  dependent   variable,  VO2,  expressed  in  absolute  terms  (L/min).    The  null  model  was  needed  to   determine  deviance  for  model  comparison  and  ICC.    The  deviance  for  the  null  model   was  438.72  with  3  estimated  parameters.    ICC  was  calculated  (0.23/(0.23+0.06))  as   0.79  (or  79%)  indicating  HLM  was  appropriate  for  analysis.    A  summary  of  deviance   and  coefficients  for  running  AVO2  are  found  in  Table  6.    Using  deviance  from  the  null   model,  an  unconditional  growth  model  was  run  with  time  in  the  level-­‐1  model.     Deviance  for  the  unconditional  growth  model  was  181.16  with  6  estimated   parameters.  The  fact  that  deviance  moved  closer  to  0  from  the  null  model  to  the   unconditional  growth  model  indicated  model  fit  improved  with  the  addition  of  time   at  level-­‐1.  Absolute  VO2  increased  by  0.13  L/min  per  year  and  variance  for  slope     59   was  significant  (p<0.001),  which  indicated  the  slope  of  the  line  (change  in  VO2)   varied  among  subjects.    Since  deviance  compared  between  models  indicated  that  the   addition  of  time  improved  model  fit  and  because  there  was  significant  variance  in   slope  among  participants,  it  was  appropriate  to  add  predictor  variables  to  level  2.     Using  deviance  from  the  unconditional  growth  model  to  compare  model  fit,   each  predictor  variable  was  entered  into  the  level-­‐2  model  at  the  slope  and  intercept   level  independently.    Predictor  variables  for  this  model  were  maturity,  BSA,  LL,  REE,   SF,  percent  body  fat,  and  VE.    This  was  done  to  determine  the  effect  that  a  predictor   variable  had  on  slope  variance  independently  and  whether  or  not  it  was  a  significant   predictor.    None  of  the  predictor  variables  were  found  to  be  significant  for  slope  at   level-­‐2  (p>0.05).    This  showed  that  even  though  there  was  slope  variance  among   participants,  none  of  the  predictor  variables  were  able  to  explain  this  variance.     Covariates  CA  (grand  mean  centered),  gender,  and  weight  were  then  entered  into  a   model  at  the  slope  and  intercept  level  of  the  level-­‐2  model.    In  the  final  estimation  of   fixed  effects  (with  robust  standard  errors)  table,  gender  was  significant  at  the  slope   level  (p=0.006)  but  CA  (p=0.598)  and  weight  (p=0.162)  were  not.    Slope  variance   decreased  from  0.004  in  the  unconditional  model  to  0.003  in  the  model  with  the   covariates.    However,  slope  variance  was  still  significant  (p<0.001)  indicating  not  all   of  the  change  in  slope  was  explained  by  the  predictor  variables.    Since  none  of  the   predictor  variables  were  significant  independently,  further  analysis  was  not  needed.     With  the  available  predictor  variables  and  covariates,  it  was  not  possible  to   completely  explain  the  significant  variance  in  slope  for  running  VO2  (L/min).  Thus,   absolute  VO2  increased  by  0.13  L/min  per  year.    In  the  final  model,  controlling  for     60   other  variables,  being  female  lowered  VO2  by  0.05  L/min  per  year.    Figure  6  shows   average  VO2  (L/min)  by  age  for  years  1  for  running.         Figure  6:  Average  VO2  (L/min)  for  year  1  by  age  for  running.                                   61   Table  6:  Running  Absolute  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.               Model       Null  Model   Variables   Fixed  effects                           Estimates   Constant  (π0)     1.78±0.04        Gender            CA              Weight           Time  (π1)            Gender            CA              Weight           Random  effects   Level-­‐1     Constant  (e)       0.06±0.25         Level-­‐2     Intercept  (r0)     0.23±0.48   Slope  (r1)           Deviance                                438.72                   Change  in  deviance       Estimated  parameters              3                  Unconditional                Growth  Model                    Model  with                        Covariates                          Estimates                          1.45±0.04                                 Estimates               0.62±0.13                            -­‐0.15±0.04               0.05±0.01               0.03±0.003                          0.13±0.009                     0.25±0.05                                                              -­‐0.05±0.02^                 0.003±0.006                                                              -­‐0.001±0.001                        Level-­‐1                                  Level-­‐1                    0.03±0.17                                                          0.03±0.17                        Level-­‐2                                  Level-­‐2                    0.47±0.22                                                      0.02±0.14                  0.004±0.06                                              0.003±0.05#                        181.16                                                                        -­‐49.01                        257.56*                                                                230.17*     6                  12       Fixed  effects:  coefficients  ±  Standard  Deviation  (S.D.)  (VO2,  L/min)   Random  effects:  coefficients  ±  S.D.  (VO2,  L/min)   ^p<0.05  if  2  x  S.D.  for  predictor  variables  of  slope   #Slope  remained  significant  in  the  final  model  (p<0.05)   *p<0.05  for  change  in  deviance  from  previous  model     Walking:  Relative  VO2  (RVO2;  ml/kg/min)     The  null  model  for  walking,  which  included  only  the  dependent  variable  VO2   (ml/kg/min),  was  run  to  determine  deviance  for  model  comparison  and  ICC.    The   null  model  produced  a  deviance  of  3192.59  with  3  estimated  parameters.    ICC  was   calculated  as  (9.20/(9.20+8.46))  0.51  (or  51%).    Using  deviance  from  the  null   model,  an  unconditional  growth  model,  which  included  time  at  level  1,  was  run.  The   unconditional  growth  model  produced  a  deviance  of  3008.71  with  6  estimated   parameters  indicating  that  model  fit  improved  with  the  addition  of  time  in  the     62   model.    Slope  variance  (0.87±0.94)  was  also  significant  (p<0.001)  indicating  there   was  individual  variation  in  slope  among  participants.    The  unconditional  growth   model  further  indicated  that  VO2  decreased  by  1.19  ml/kg/min  per  year.    Since   deviance  improved  (indicating  a  better  model  fit  from  the  null  model  to  the   unconditional  growth  model)  and  slope  variance  was  significant,  further  analysis   was  needed  to  determine  which  predictor  variables  influenced  the  change  in  slope.     A  summary  of  model  analyses  for  Walking  RVO2  can  be  found  in  Table  7.     Each  predictor  variable  was  then  entered  into  the  model  at  the  slope  and   intercept  level  for  the  level-­‐2  model.    Predictor  variables  included  maturity,  REE,   BSA,  LL,  SF,  Percent  Body  Fat  (BF),  and  VE.  Maturity  (0.68±0.21),  REE  (-­‐0.29±0.06),   BSA  (1.98±0.39)  LL  (0.06±0.01),  BF  (0.03±0.01),  and  SF  (-­‐0.16±0.04)  were  found   significant  at  the  slope  level  of  the  level-­‐2  model  while  VE  (-­‐0.01±0.03)  was  not.     Using  deviance  from  the  unconditional  growth  model,  a  model  with  the  covariates   CA  (grand  mean  centered)  and  gender  was  run.    In  this  covariates  model,  deviance   was  2964.05  with  10  estimated  parameters.    Using  this  deviance  from  the  covariates   model,  the  predictor  variables  that  were  found  significant  independently  (Maturity,   REE,  BSA,  LL,  BF,  and  SF)  were  entered  into  separate  models  to  determine  if  they   were  still  significant  in  a  model  that  included  CA  and  gender  at  the  slope  and   intercept  level  of  the  level-­‐2  model.    BSA  (2.27±0.67),  REE  (-­‐0.23±0.08),  LL   (0.05±0.02),  and  SF  (-­‐0.11±0.06)  were  found  significant  while  maturity  (0.45±0.27),   BF  (0.02±0.01),  and  VE  (-­‐0.06±0.03)  were  not.    BSA,  REE,  LL,  and  VE  were  then  run   in  a  model  together  with  the  covariates  age  and  gender  to  produce  the  final  model  of   best  fit  for  walking  RVO2  (ml/kg/min).    BSA  and  VE  were  significant  in  the  final     63   model  (p<0.05)  but  REE  and  LL  were  not.    CA  was  also  significant  while  gender  was   not  (p<0.05).  Thus,  VO2  decreased  by  1.19ml/kg/min  per  year.    In  the  final  model,   with  every  one-­‐unit  change  in  VE  (L/min)  and  CA  (years),  VO2  (ml/kg/min)   decreased  by  0.15ml/kg/min  and  0.14,  respectively.    For  every  one-­‐unit  change  in   BSA  (m2),  VO2  increased  by  4.22  and  0.03ml/kg/min,  respectively.    However,  slope   variance  remained  significant  in  the  final  model,  meaning  the  predictor  variable   were  not  able  to  explain  all  the  difference  in  slope  among  participants.    Figure  7   shows  average  VO2  (ml/kg/min)  by  age  for  years  1  for  walking.         Figure  7:  Average  VO2  (ml/kg/min)  for  year  1  by  age  for  walking.               64   Table  7:  Walking  Relative  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.               Model       Null  Model   Variables   Fixed  effects                           Estimates   Constant  (π0)     20.51±0.28        Gender            CA              BSA              LL              VE              REE             Time  (π1)            Gender            CA              BSA              LL              VE              REE             Random  effects   Level-­‐1     Constant  (e)       8.46±2.91         Level-­‐2     Intercept  (r0)     9.20±3.03   Slope  (r1)           Deviance                                3192.59   Change  in  deviance       Estimated  parameters              3                  Unconditional                        Model  with                          Final                  Growth  Model            covariates                        model                          Estimates                          23.47±0.45                                                Estimates                    Estimates          25.49±1.17                45.00±4.36            -­‐1.33±0.79                        0.45±0.56            -­‐1.00±0.19                          0.67±0.20                  -­‐21.32±2.20                      -­‐0.21±0.05                        0.78±0.09                        0.28±0.24                        -­‐1.19±0.11                            -­‐1.18±0.31                -­‐4.76±1.62                                          -­‐0.001±0.21                      -­‐0.32±0.21                  0.16±0.05              -­‐0.14±0.07^                          4.01±0.81^                          0.03±0.02                                                          -­‐0.14±0.03^                        -­‐0.05±0.09                        Level-­‐1                    Level-­‐1                      Level-­‐1                    4.67±2.16                                            4.67±2.16                4.66±2.16                        Level-­‐2                    Level-­‐2                      Level-­‐2                    23.12±4.81                                    16.55±4.07                  1.50±2.24                      0.87±0.94                                  0.72±0.85                    0.28±0.53#                        3008.71                                                      2964.05                  2846.18                        183.88*                                                      44.66*                                  117.8*     6       10                            16   Fixed  effects:  coefficients  ±  Standard  Deviation  (S.D.)  (VO2,  ml/kg/min)   Random  effects:  coefficients  ±  S.D.  (VO2,  ml/kg/min)   ^p<0.05  if  2  x  S.D.  for  predictor  variables  of  slope   #Slope  remained  significant  in  the  final  model  (p<0.05)   *p<0.05  for  change  in  deviance  from  previous  model     Running:  Relative  VO2  (RVO2;  ml/kg/min)     The  null  model,  which  included  on  the  dependent  variable  VO2,  was  run  to   determine  deviance  (for  model  comparison)  and  ICC  to  ensure  HLM  was  the   appropriate  statistical  analysis.    The  null  model  for  running  RVO2  produced  a   deviance  of  3532.93.    ICC  was  calculated  as  0.58  or  58%,  indicating  HLM  was     65     appropriate.    An  unconditional  growth  model  was  then  run,  which  included  VO2  and   time  at  level  1.    Using  deviance  from  the  null  model,  the  unconditional  growth  model   was  run  to  determine  if  model  fit  improved  with  the  addition  of  time  and  if  there   was  individual  variation  in  slope  among  participants.    Deviance  for  the   unconditional  growth  model  was  3501.02  (model  fit  improved)  and  variance  of  the   slope  was  significant  (p=0.008)  indicating  individual  variation  in  slope  and  future   analysis  was  warranted.    VO2  was  found  to  decrease  by  0.87  ml/kg/min  per  year.    A   summary  of  model  analyses  for  Running  RVO2  can  be  found  in  Table  8.     Each  predictor  variable  was  then  entered  into  a  model  independently  at  the   slope  and  intercept  level  of  level  2.    Predictor  variables  for  running  RVO2  were   maturity,  BSA,  REE,  LL,  BF,  SF,  and  VE.    Maturity  (0.80±0.33),  BSA  (1.47±0.63),  and   LL  (0.08±0.02)  were  significant.    REE  (-­‐1.78±0.13),  BF  (0.03±0.02),  SF  (-­‐0.04±0.05),   and  VE  (0.02±0.01)  were  not  significant.  Still  using  deviance  from  the  unconditional   growth  model,  a  model  with  the  covariates  CA  and  gender  were  entered  into  the   model  at  the  intercept  and  slope  level  of  the  level-­‐2  model.    The  model  with   covariates  produced  a  deviance  of  3571.70  and  slope  variance  remained  significant.     Predictor  variables  that  were  found  significant  independently  (Maturity,  BSA,  and   LL)  were  then  separately  entered  into  the  model  with  covariates  at  both  the  slope   and  intercept  level.    LL  (0.07±0.03)  remained  significant  in  a  model  with  the   covariates  while  maturity  (0.65±0.45)  and  BSA  (1.73±0.97)  were  not.  Thus,  VO2   decreased  by  0.87  ml/kg/min  per  year.    LL  was  the  only  predictor  variable  at  the   slope  level  that  was  significant  in  the  final  model  (p=0.048).    For  every  unit  increase   in  LL  (cm),  VO2  increased  by  0.07ml/kg/min.    Slope  variance  remained  significant     66   in  the  final  model,  meaning  LL  did  not  explain  all  the  variance  in  slope  among   participants  (p=0.049).    Table  9  is  a  summary  of  all  HLM  models  that  indicates   amount  of  change  over  time,  significant  predictors,  and  significance  of  the  final   model.    Figure  8  shows  average  VO2  (ml/kg/min)  by  age  for  years  1  for  running.         Figure  8:  Average  VO2  (ml/kg/min)  for  year  1  by  age  for  running.                                 67   Table  8:  Running  Relative  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.               Model       Null  Model   Variables   Fixed  effects                           Estimates   Constant  (π0)     39.34±0.47        Gender            CA              LL               Time  (π1)            Gender            CA              LL               Random  effects   Level-­‐1     Constant  (e)       19.16±4.38         Level-­‐2     Intercept  (r0)     27.01±5.20   Slope  (r1)           Deviance                                3532.93   Change  in  deviance       Estimated  parameters              3                  Unconditional                        Model  with                          Final                  Growth  Model            covariates                        model                          Estimates                          41.52±0.66                              Estimates                    Estimates          49.59±1.96                78.42±7.13          -­‐5.44±1.22                          -­‐4.15±1.17            -­‐0.44±0.28                          0.69±0.35                      -­‐0.44±0.10                        -­‐0.87±0.17                            -­‐1.42±0.55                -­‐5.77±2.32                                                0.37±0.34                        0.17±0.34                    0.11±0.09                -­‐0.06±0.12                          0.07±0.03^                        Level-­‐1                    Level-­‐1                      Level-­‐1                    16.50±4.06                                      16.50±4.06                16.50±4.06                        Level-­‐2                    Level-­‐2                      Level-­‐2                    36.18±6.02                                      27.42±5.23                20.95±4.58                      0.84±0.91                                    0.85±0.72                  0.57±0.76#                        3501.02                                                      3571.70                      3552.05                            31.91*                                                        29.32*                                        19.65*        6       10                                  12     Fixed  effects:  coefficients  ±  Standard  Deviation  (S.D.)  (VO2,  ml/kg/min)   Random  effects:  coefficients  ±  S.D.  (VO2,  ml/kg/min)   ^p<0.05  if  2  x  S.D.  for  predictor  variables  of  slope   #Slope  remained  significant  in  the  final  model  (p<0.05)   *p<0.05  for  change  in  deviance  from  previous  model   Table  9:  Summary  of  results  for  walking  and  running.   Model   Walking  (L/min)   Running  (L/min)   Walking   (ml/kg/min)   Running   (ml/kg/min)     Slope  (change  in   VO2  over  time)   +0.04   +0.13   -­‐1.19   Significant   Predictors   N/A   Gender   VE,  CA,  BSA   Slope  for  final   model   N/A   Significant   Significant   -­‐0.87   LL   Significant   Discussion     The  purpose  of  this  study  was  to  examine  change  in  economy  (VO2)  over  a   four-­‐year  time  period  and  determine  factors  that  predicted  change  in  economy  for     68   walking  and  running  in  children  and  adolescents.    A  novel  concept  of  this  study  was   the  longitudinal  design  and  simultaneous  understanding  of  VO2  and  factors.      HLM   models  were  created  with  the  dependent  variable,  VO2,  expressed  in  absolute  terms   (L/min)  and  relative  terms  (ml/kg/min).    Economy  has  traditionally  been  expressed   in  the  literature  as  VO2  ml/kg/min2,  3.    However,  there  has  been  recent  debate  over   the  best  way  to  scale  and  express  VO2  14,  33.    Creating  a  HLM  model  with  VO2   expressed  in  absolute  terms  and  controlling  for  weight  (kg),  is  an  approach  that  is   similar  to  ratio  scaling  (modeling  as  ml/kg/min).    It  is  still  possible  that  allometric   scaling  may  be  a  better  approach.  However,  that  would  require  separate  scaling   factors  be  created  for  each  activity.     Absolute  VO2  models     In  this  study,  absolute  VO2  increased  per  year  by  0.04±0.22  L/min  for   walking  and  0.13±0.009  L/min  for  running.    Becoming  more  economical  is  indicated   by  a  decrease  in  VO2  when  expressed  in  ml/kg/min2,  3.    Including  weight  (kg)  as  a   covariate  in  the  walking  and  running  HLM  models  could  have  allowed  for   examination  of  change  in  economy  just  as  if  VO2  were  expressed  in  ml/kg/min.     However,  this  was  not  the  case.    For  walking,  model  fit  did  not  improve  with  the   addition  of  time.    This  is  likely  due  to  the  small  increase  in  VO2  over  four  years  (0.04   L/min  per  year).    Since  there  was  no  change  over  time,  further  analysis  was  not   warranted.    Slope  variance,  although  significant,  was  very  small  (0.002±0.05  L/min),   meaning  that  there  was  very  little  variation  in  slope  among  individuals.    For   running,  model  fit  improved  when  time  was  added  to  the  model,  indicating  there     69   was  change  in  VO2  over  the  four  years.    However,  none  of  the  predictor  variables   added  to  the  model  were  significant.    Gender,  which  was  included  in  the  model  as  a   covariate,  was  significant.    Girls  (coded  in  HLM  as  1)  were  less  economical  than  boys   (coded  in  HLM  as  0)  in  this  study.    There  is  some  evidence  in  the  literature  to   suggest  gender  is  a  factor  related  to  economy  with  girls  being  more  economical  than   boys5,  9,  15,  16.    However,  with  a  slope  variance  of  0.003±0.05  L/min,  although   significant,  there  was  very  little  difference  to  explain  among  individuals.    It  is  more   likely  the  case  that  expressing  VO2  in  absolute  terms  (L/min)  is  not  appropriate  for   examining  change  in  economy  even  when  weight  is  a  covariate  in  the  model.     Relative  VO2  models     Morgan  et  al.  measured  VO2  in  children  annually  from  6  to  10  yrs23.    They   found  VO2  decreased  on  average  by  1.0  ml/kg/min  per  year  when  children  walked   at  3.5mph,  which  is  similar  to  speed  in  the  current  study23.    Ariens  et  al.  found  VO2   decreased  by  5  ml/kg/min  from  age  13-­‐16  when  boys  and  girls  ran  on  a  treadmill   (5mph)  annually5.    In  the  current  study,  the  decrease  in  VO2  is  similar  to  that  found   by  Morgan23.    VO2  decreased  by  1.19±0.11  ml/kg/min  per  year  for  walking.    The   decrease  in  running  VO2  in  this  study  was  less  (0.87±0.18  ml/kg/min  per  year)  than   that  found  by  Ariens  et  al.    This  difference  could  be  due  to  the  first  year's  self-­‐ selected  pace  in  the  current  study,  age  of  the  participants,  or  running  over  ground   versus  on  a  treadmill.    For  both  walking  and  running,  as  expected,  VO2  (ml/kg/min)   decreased  over  time  similar  to  other  studies  examining  longitudinal  changes  in   economy5,  13,  23.             70     Walking  RVO2  had  the  most  predictors  (BSA,  CA,  and  VE).    At  rest,  as   explained  by  the  Surface  Law,  smaller  animals  per  unit  weight  have  greater  heat   production  and  oxygen  uptake  compared  to  larger  animals36.    Due  to  the  greater   oxygen  uptake,  BSA  has  been  identified  as  a  factor  related  to  inferior  economy  in   children.    This  is  plausible  during  rest.    Bar-­‐Or  found  a  difference  in  resting  energy   expenditure  of  1-­‐2  ml/kg/min  between  children  and  adults7.  The  smaller  animal,  or   child,  produces  more  heat,  thus  expends  more  energy.     During  exercise,  the  difference  in  economy  between  children  and  adults  is   greater  than  the  1-­‐2  ml/kg/min  found  at  rest.    Economy  can  differ  by  6-­‐7ml/kg/min   during  running  between  children  and  adults1.    During  exercise,  body  mass  is  moved,   not  body  surface  area.    However,  in  an  attempt  to  control  for  body  surface  area,  VO2   has  previously  been  expressed  relative  to  body  surface  (ml/m2/area)  instead  of  the   traditional  ml/kg/min.    Rowland  et  al.  found  that  when  VO2  was  expressed  as   ml/m2/min,  this  eliminated  the  difference  in  economy  between  children  and  adults   indicating  differences  in  economy  can  be  explained,  in  part,  by  BSA2,  3.    However,   Maliszewski  and  Freedson  found  men  had  a  13%  higher  energy  cost  compared  to   boys  when  VO2  was  expressed  as  ml/m2/min1.    In  the  present  study,  body  surface   area  was  included  in  the  model  as  a  predictor  variable  instead  of  expressing  VO2  as   ml/m2/min.    For  walking,  body  surface  area,  with  a  coefficient  of  4.22,  explained  the   majority  variance  in  slope  among  participants.    However,  in  contrast  to  previous   results,  body  surface  area  had  no  influence  on  economy  during  running2.    While   body  surface  area  did  not  explain  all  the  variance  in  slope  for  walking,  our  results     71   support  Rowland’s  findings,  that  during  exercise,  the  Surface  Law  explains  some   differences  in  economy.       Traditionally,  SF  has  been  linked  to  children  having  inferior  walking  and   running  economy  compared  to  adults11.    Children,  due  to  their  shorter  leg  lengths,   take  more  strides  than  adults  at  a  given  walking  or  running  speed.    Rowland  et  al.   found  VO2  per  stride  to  be  the  same  between  children  and  adults  at  three  different   running  speeds2,  3.    Unnithan  et  al.  found  VO2  per  stride  was  similar  between   children  and  young  adults11.    If  VO2  per  stride  is  the  same,  and  children  take  more   strides  compared  to  an  adult,  than  stride  frequency  should  explain  why  children   have  inferior  economy.    In  the  current  study,  both  stride  frequency  and  leg  length   were  included  in  the  models  for  walking  and  running.    As  expected  stride  frequency   decreased  over  four  years  for  both  walking  and  running.    In  contrast  to  previous   literature,  stride  frequency  was  not  related  to  change  in  economy  over  time.    This   could  be  partially  due  to  participants  self-­‐selecting  their  pace  in  the  current  study   instead  of  working  at  an  absolute  pace  used  previously11.    Participants  in  the  current   study  also  only  self-­‐selected  stride  frequency  during  the  first  year.    This  may  have   been  an  optimal  stride  frequency  during  year  1,  but  as  participants  grew  and  leg   length  and  stride  length  changed,  stride  frequency  may  have  not  been  optimal  for   subsequent  years.    Another  difference  between  the  current  study  and  previous   research  is  participants  in  the  current  study  walked  overground  instead  of  their   steps  being  driven  by  the  treadmill.  Previous  research  has  been  limited  to  treadmill   walking  and  running2,  3,  11.    Future  research  should  examine  differences  in  stride     72   frequency  in  children  and  adolescents  when  walking  and  running  on  a  treadmill  and   overground.     Maliszewski  and  Freedson  (1996)  compared  running  economy  between  boys   and  men  at  a  speed  relative  to  leg  length1.    Each  participant  ran  at  a  relative  speed   that  was  equal  to  3.71  leg  lengths  per  second.    They  found  that  when  VO2  was   expressed  relative  to  body  mass  (kcal/kg/min),  there  was  no  difference  in  economy   between  boys  and  men.    The  current  study  supports  these  findings.    For  running,  leg   length  was  a  predictor  of  economy.    Previous  studies  have  postulated  that  stride   length  or  a  ratio  of  stride  frequency  to  stride  length  explained  the  inferior  economy   in  children2,  3.    While  stride  length  cannot  be  ruled  out,  as  it  was  not  measured  in   this  study,  leg  length,  not  stride  frequency,  explained  some  of  the  variation  in   economy  among  participants.       Ventilation,  or  more  specifically  energy  cost  of  respiration,  has  previously   identified  as  a  difference  in  economy  between  children  and  adults2-­‐4.    For  every  liter   of  oxygen  consumed  during  submaximal  exercise,  ventilation  is  higher  for  children   compared  to  adults72.    Ventilatory  equivalent  of  oxygen,  VE/VO2,  decreases  with   age,  therefore  suggesting  it  is  related  to  change  in  economy72.  However,  VE/VO2   could  not  be  included  in  the  current  study  as  a  predictor  variable  since  VO2  was  the   outcome  variable.      Rowland  et  al.  found  children  have  a  higher  respiratory  rate  and   ventilation  compared  to  adults2,  3.    Allor  et  al.  found  girls  have  a  higher  respiratory   rate  and  ventilation  compared  to  women  when  matched  for  body  weight  and   height4.    Rowland  et  al.  found  tidal  volume  per  body  weight  (ml/kg  x  102)  is  lower  in   children  compared  to  adults3.    While  respiratory  rate  was  not  measured  in  this     73   study,  based  on  previous  literature,  it  is  likely  the  reason  why  ventilation  influenced   the  change  in  economy  for  walking  and  running.    Dempsey  et  al.  found  the  cost  of  VE   accounts  for  only  a  small  portion  of  total  VO2  (3-­‐5%)73.  Based  on  the  small   regression  coefficient  found  for  VE  (-­‐0.15±0.03)  for  walking  (VO2  ml/kg/min)  and   the  small  cost  VE  found  by  Dempsey  et  al.,  VE  explains  some  of  the  difference  in   economy  over  time  in  children  and  adolescent  but  not  all.    It  is  also  possible  that  VE   in  this  study  is  an  indirect  marker  for  children’s  higher  sensitivity  to  CO2  during   exercise74,  75.    Future  research  should  examine  specific  components  of  VE   (respiratory  rate,  tidal  volume),  VE/VO2,  and  CO2  sensitivity  during  exercise  in   children  and  adolescents  to  determine  the  exact  mechanism  that  influences   economy.         Maturation  has  recently  been  considered  as  a  factor  related  to  economy  in   youth.    Few  studies  have  examined  maturation  related  to  economy14,  32,  33  and  of   those  only  one  study  found  maturation  explained  differences  in  economy14.    Similar   to  previous  results,  maturity  status  was  not  a  predictor  of  change  in  economy  when   controlling  for  CA  in  this  study.    Similar  to  the  study  by  Spencer,  age  at  peak  height   velocity  (APHV)  was  used  to  determine  maturity  status.    However,  in  the  current   study  participants  were  classified  as  pre-­‐APHV  or  post-­‐APHV  instead  of  early,   average,  or  late  maturers.    There  were  not  enough  participants  in  the  early  (boys  =   17;  girls  =  15)  and  late  (boys  =  15;  girls  =  3)  categories  compared  to  the  average   category  (boys  =  63;  girls  =  88)  to  run  the  analyses  with  three  groups.       In  the  final  models  of  best  fit  (VO2  ml/kg/min),  slope  variance  was  still   significant  for  both  walking  (0.23±0.48;  p=0.010)  and  running  (0.57±0.76;  p=0.049).       74   This  means,  with  the  predictor  factors  entered  into  the  models,  we  were  unable  to   explain  all  of  the  variance  among  individuals  in  regards  to  slope.    There  may  be   other  factors  related  to  economy  that  were  not  measured  in  this  study  that  could   explain  the  remaining  slope  variance.    Frost  et  al.  found  cocontraction  of  agonist  and   antagonist  muscles  was  higher  in  younger  children  (7-­‐8  years  old)  compared  to   older  children  (10-­‐12  years  old)  resulting  in  a  higher  metabolic  cost  in  the  younger   children12.    Optimal  stride  length  during  running  was  not  calculated  due  to   participants  walking  and  running  around  a  course  in  the  gymnasium.    While   deviating  from  optimal  stride  length  is  only  thought  to  make  a  small  difference  in   VO2  (0.2ml/kg/min)54,  this  could  explain  some  of  the  variance  for  running  in  this   study.    We  were  also  unable  to  control  for  stride  dynamics,  which  are  thought  to   develop  at  different  times  in  children  and  could  influence  economy55.    The   development  of  a  mature  running  pattern  and  gait  progresses  differently  from  child   to  child76.    Wickstrom  has  identified  a  number  of  factors  that  differ  between  a  child   and  adult  during  running,  which  could  be  related  to  economy76.    These  factors   include  differences  in  vertical  displacement,  time  in  the  nonsupport  phase,  and   placement  of  the  support  foot.    The  current  study  did  not  include  any  factors  related   to  gait  development  except  stride  frequency.    Factors  related  to  the  development  of   a  child’s  gait  as  s/he  ages  should  be  considered  in  future  studies  related  to  economy.       There  were  strengths  related  to  with  this  study.  The  majority  of  studies   related  to  economy  are  cross-­‐sectional.    This  was  a  mixed  longitudinal  study  where   participants  were  followed  for  four  years.    Participants  in  the  current  study  walked   overground  instead  of  on  a  treadmill.    The  majority  of  previous  research  examining     75   economy  required  participants  to  walk  on  run  on  a  treadmill2,  3,  5,  23.    Walking  on  a   treadmill  requires  less  energy  than  walking  overground58.    By  having  participants   walk  overground,  this  mimics  what  they  actually  do  on  a  daily  basis.    Another   strength  of  this  was  participants  included  both  males  and  females  instead  of  only   one  gender.  The  current  study  had  a  wide  age  range  (6-­‐16  year  1).    Another  strength   of  this  study  was  including  many  predictor  variables  in  the  HLM  models,  which  has   not  been  done  previously.         Limitations  related  to  this  study  include  walking  and  running  at  a  self-­‐ selected  pace,  not  including  substrate  utilization  as  a  predictor  variable,  and  use  of   the  Schofield  equation.    During  the  first  year,  participants  self-­‐selected  a  walking   and  running  pace  and  completed  this  same  pace  for  the  next  three  years.    In  many   cases,  for  running  in  particular,  the  pace  was  too  slow  for  participants  in  the  third   and  fourth  year  of  data  collection.  Participants,  therefore,  may  have  been  running  at   a  pace  that  was  not  optimal,  resulting  in  a  greater  stride  frequency  and  metabolic   cost  (and  hence,  poorer  economy).    However,  since  pace  was  self-­‐selected  during   year  1,  it  could  not  be  changed  for  years  2-­‐4.    Another  limitation  was  not  including   any  measure  of  substrate  utilization  in  this  study.    In  a  study  comparing  validity  of   metabolic  measures,  VCO2  measured  by  the  Oxycon  was  not  valid  compared  to  the   criterion  measure  (Douglas  bags)77.    Therefore,  we  were  unable  to  calculate  RER   (VCO2/VO2)  and  include  a  measure  of  substrate  utilization  in  the  HLM  models.       In  summary,  expressing  VO2  in  absolute  terms  (L/min)  was  not  appropriate   for  examining  change  in  economy  and  predictors  of  change  even  when  controlling   for  CA,  weight,  and  gender.    When  VO2  was  expressed  in  relative  terms  (ml/kg/min),     76   VO2  decreased  over  time  for  both  walking  and  running.    For  walking,  CA,  BSA,  and   VE  were  significant  predictors  of  change  in  economy.    LL  was  the  only  predictor   variable  found  for  running.    However,  not  all  the  variance  in  slope  among   participants  could  be  explained  by  the  predictor  variables  in  this  study.    Future   research  should  further  explore  VE  as  a  predictor  variable  and  examine  other   predictor  variables  not  included  in  this  study  to  explain  the  remaining  variance  in   slope.                                                                   77   CHAPTER  4     LONGITUDINAL  CHANGES  IN  ENERGY  EXPENDITURE  DURING  FOUR  LIFESTYLE   ACTIVITIES  IN  CHILDREN  AND  ADOLESCENTS     Abstract     Examining  change  over  time  in  energy  expenditure  in  children  and  adolescents  has   been  limited  to  standardized  laboratory-­‐based  methods  of  running,  walking,  and   cycling.    Previous  studies  have  found  weight-­‐relative  energy  expenditure   (ml/kg/min)  decreases  in  these  activities  with  chronological  age  (CA)  for  walking   and  running.  It  is  unknown  whether  a  similar  decrease  is  seen  during  lifestyle   activities  and  what  factors  influence  this  change.    PURPOSE:    To  determine  change   in  energy  expenditure  during  laundry,  dance  aerobics,  sweeping,  and  basketball   over  four  years  and  identify  factors  that  associates  with  change  in  energy   expenditure  when  expressed  as  absolute  (L/min)  and  relative  (ml/kg/min)  oxygen   consumption  (VO2)  in  children  and  adolescents.  METHODS:  Participants  age  6-­‐16   (N=223;  116=males,  107=females)  years  participated  in  a  mixed  longitudinal  study.     During  year  1,  participants  completed  a  laundry  task,  dance  aerobics,  sweeping,  and   basketball  trial,  each  lasting  five-­‐minutes.  Each  activity  was  repeated  annually  for   three  consecutive  years  (years  2-­‐4).    Expired  gases  were  collected  using  indirect   calorimetry  via  a  portable  metabolic  analyzer  to  estimate  VO2.    Hierarchical  linear   modeling  was  used  to  create  two  separate  models  (L/min  and  ml/kg/min)  for  each   activity.    Potential  influential  factors,  collected  annually,  were  identified  including   body  surface  area  (BSA),  leg  length  (LL),  resting  energy  expenditure  (REE),  percent   body  fat  (BF),  maturity,  and  ventilation  (VE).    Covariates  were  age,  gender,  and   weight  (L/min  only).  Significant  factors  were  determined  independently  using  2  x     78   SD  and  then  included  in  a  model  of  best  fit.  RESULTS:  Absolute  VO2  increased  by   0.04±0.01,  0.05±0.01,  0.008±0.003,  and  0.01±0.004  L/min  per  year  for  aerobics,   basketball,  laundry,  and  sweeping,  respectively.  For  basketball,  BSA  (0.91±0.45)  was   significant  at  the  slope  level  (p<0.05).  No  significant  predictor  variables  were   identified  for  the  aerobics,  laundry,  or  sweeping  when  VO2  was  expressed  in   absolute  terms  (L/min).    Relative  VO2  (ml/kg/min)  decreased  by  0.74±0.12,   1.80±0.21,  1.05±0.08,  and  1.16±0.09  per  year  for  aerobics,  basketball,  laundry,  and   sweeping,  respectively.    Significant  individual  variation  for  VO2  over  time  (slope)   was  found  for  all  four  activities  (p<0.05).  For  aerobics  and  basketball,  VE  was  the   only  significant  factor  in  the  final  model  at  the  slope  level  (p<0.05).  Variance  for   slope  remained  significant  (p<0.05).    For  laundry  and  sweeping,  VE,  BSA,  and  CA   were  significant  at  the  slope  level  (p<0.05)  and  slope  variance  was  no  longer   significant  (p>0.05)  indicating  the  predictor  variables  explained  all  the  variance  in   slope  among  participants.  CONCLUSIONS:      Expressing  VO2  in  absolute  terms   (L/min)  may  not  be  an  appropriate  method  for  identifying  factors  related  to  change   in  energy  expenditure.  When  VO2  was  expressed  in  ml/kg/min,  only  VE  was   identified  as  a  significant  influential  variable  for  all  four  activities.  Others  factors  not   included  in  this  study  may  further  explain  change  over  time  in  energy  expenditure   for  aerobics  and  basketball  in  children  and  adolescents.     Introduction       Understanding  change  in  energy  expenditure  over  time  for  children  and   adolescents  is  important  as  it  influences  our  ability  to  accurately  predict  energy   expenditure.    This  is  particularly  important  as  it  relates  to  development  of  the     79   Compendium  of  physical  activities  for  children  and  adolescents.    As  more   measurement  tools  are  developed  to  quantify  habitual  physical  activity,  it  is   important  to  understand  how  VO2  changes  over  time  in  this  population  so  that   methods  for  estimating  energy  expenditure  can  be  developed.       In  exercise  science,  economy  is  defined  as  the  aerobic  demand  or  energy  cost   required  to  perform  a  submaximal  exercise  task1.    It  is  well-­‐founded  that  children   have  a  greater  economy  (higher  VO2  ml/kg/min)  compared  to  adults  when  walking   or  running2,  3.    In  a  cross-­‐sectional  study,  Rowland  et  al.  found  boys  use  more  energy   relative  to  body  size  to  run  on  a  treadmill  at  a  given  speed  (9.6  kph)  compared  to   men2.    Similar  results  were  found  for  girls  compared  to  women3.    Waters  et  al.  found   children  have  a  greater  economy  compared  to  adolescents  during  walking  at  a  self-­‐ selected  pace6.    However,  the  majority  of  previous  literature  examining  changes  in   economy  between  children  and  adults  have  been  limited  to  treadmill  walking  and   running.   Beyond  walking  and  running,  there  are  very  limited  data  available  on  change  in   economy  from  childhood  to  adulthood  in  other  physical  activities.    In  order  for   comparison  of  economy  between  groups,  intensity  or  workload  (speed  or  watts)   must  remain  consistent.    When  examining  physical  activities  where  a  set  intensity  is   not  set  or  measured,  this  is  referred  to  as  change  in  energy  expenditure.    Rowland  et   al.  examined  differences  in  economy  during  cycling  between  boys  and  men63.    In  this   study,  no  difference  was  found  in  economy  when  the  two  groups  rode  at  both  an   absolute  and  relative  intensity.    In  contrast,  Turley  et  al.  found  men  were  more   economical  when  riding  at  40  and  60  watts  compared  to  boys78.    Similar  results     80   were  found  for  women.    No  information  is  available  on  change  in  energy   expenditure  between  children  and  adolescents  or  adults  participating  in  other   lifestyle  physical  activities.    It  is  unknown  whether  energy  expenditure  decreases   similarly  to  that  observed  in  walking  and  running  during  lifestyle  physical  activities   that  require  multi-­‐planar  movement.    In  this  study,  four  lifestyle  physical  activities   were  chosen  for  analysis:    aerobics,  laundry,  sweeping,  and  basketball.  They  were   chosen  since  children  and  adolescents  participate  in  these  physical  activities  on  a   regular  basis  (laundry,  sweeping)  or  they  are  skill-­‐based  activities  (aerobics,   basketball).  In  order  for  energy  expenditure  and  physical  activity  to  be  accurately   measured  in  this  population,  it  is  important  to  understand  how  VO2  changes  in  these   skill-­‐based  activities  over  time.     For  walking  and  running,  a  number  of  factors  are  thought  to  influence  the   difference  in  energy  expenditure  in  children  compared  to  adults.    These  factors   include,  but  are  not  limited  to,  age2,  3,  resting  metabolic  rate  (RMR)7,  8,  body  size1,   gender9,  substrate  utilization10,  biomechanics11,  12,  training13,  ventilation2,  and   maturation14.    It  is  unknown  whether  the  same  factors  that  influence  a  change  in   energy  expenditure  in  walking  and  running  influence  a  change  in  energy   expenditure  in  lifestyle  physical  activities.    While  there  are  suggestions  to  support   each  factor  and  its  influence  on  the  difference  in  walking  and  running  economy   between  children  and  adults,  one  single  factor  does  not  definitively  explain  why  this   difference  occurs.    Hence,  it  is  considered  to  be  multi-­‐factorial.    Of  all  the  factors   thought  to  influence  economy,  body  size  has  been  the  one  most  studied.    Results  on     81   the  influences  of  gender,  resting  metabolic  rate  (RMR),  percent  body  fat,  leg  length,   and  ventilation  on  economy  are  inconclusive.   The  primary  purpose  of  this  study  was  to  examine  longitudinal  changes  in   energy  expenditure  in  four  lifestyle  activities  (laundry,  dance  aerobics,  sweeping,   basketball)  over  four  years  in  children  and  adolescents.    The  secondary  purpose  was   to  determine  factors  that  influence  change  in  energy  expenditure  over  four  years.    It   was  hypothesized  that  there  would  be  a  significant  decrease  in  energy  expenditure   (relative  VO2)  during  laundry  task,  dance  aerobics,  sweeping,  and  basketball  over   the  four  years.    It  was  further  hypothesized  that  BSA  would  be  a  significant   predictor  of  change  in  energy  expenditure  and  explain  the  greatest  amount  of   variance.  However,  maturation,  REE,  LL,  percent  body  fat,  and  ventilation  would  not   be  significant  predictors.     Methods     Participants       Two  hundred  thirteen  participants  were  recruited  to  take  part  in  a  mixed   longitudinal  study.    Participants  were  a  convenience  sample,  recruited  from  two   different  sites,  Michigan  State  University  (n=108)  and  Oregon  State  University   (n=105),  through  email,  local  recreational  facilities,  and  word  of  mouth.     Participants  were  between  6  and  15  years  old  during  the  first  visit  of  year  1.  The   goal  was  to  have  at  least  five  girls  and  five  boys  for  each  age  per  site.    Table  10   shows  the  number  of  subjects  by  year  categorized  by  chronological  age  and  gender.         82   Table  10:  Number  of  subjects  by  chronological  age,  gender,  and  test  year.     Age  group   Year  1   (yrs)   6   2(4)   7   8(4)   8   7(8)   9   10(7)   10   11(14)   11   10(8)   12   10(6)   13   8(14)   14   10(7)   15   1(3)   16   0(1)   17     18     19     Total   77(76)   n=153;  Boys  (girls)   Test  Years   Year  2   Year  3   Year  4     Total     2(4)   8(4)   7(7)   10(8)   11(14)   10(8)   10(6)   8(14)   10(7)   1(3)   0(1)       77(76)         2(4)   8(4)   7(7)   10(8)   11(14)   10(8)   10(6)   8(14)   10(7)   1(3)   0(1)   77(76)   2(4)   10(8)   17(16)   27(22)   36(33)   38(37)   41(36)   39(41)   38(35)   29(30)   19(25)   11(11)   1(4)   0(1)         2(4)   8(4)   7(7)   10(8)   11(14)   10(8)   10(6)   8(14)   10(7)   1(3)   0(1)     77(76)     Each  participant  attended  four  visits  annually,  two  individual  visits  (V1  and   V2)  and  two  group  visits  (V3  and  V4)  over  a  three-­‐year  period  (four  time  points)  at   one  of  the  two  sites.  Participants  were  subsequently  scheduled  to  return  to  the   laboratory  for  data  collection  within  3-­‐month  window  of  the  previous  year.    For  the   purposes  of  this  study,  only  data  collected  from  V1  and  V2  were  used  for  each  of  the   four  years.    V1  and  V2  were  separated  each  year  by  approximately  2  weeks.    Figure   9  shows  which  activities  were  completed  each  year  during  V1  and  V2.             83   Figure  9.  Flow  chart  for  visits  1  and  2.    Repeated  for  years  1-­‐4.         Visit  1           Anthropometrics   Rest   Handwriting   Laundry   Ball  toss   Comfortable  walk   Aerobics                       Visit  2                   Computer  games   Sweeping   Brisk  Walk   Basketball   Running     Bold  activities  used  in  this  study.   During  the  initial  visit  for  year  one,  parents  completed  a  Physical  Activity   Readiness  Questionnaire  (PAR-­‐Q),  which  is  a  medical  history  questionnaire,  to   determine  if  their  children  were  able  to  participate.    Physical  activity  requirements   for  this  study  were  no  greater  than  what  children  experience  during  recess  or   physical  education  class.    Due  to  this  study  being  part  of  a  larger  accelerometry   validation  study  for  which  participants  wore  accelerometers  during  data  collection,   children  were  excluded  if  they  had  an  orthopedic  limitation  or  were  in  a  wheelchair.     They  were  also  excluded  if  they  had  a  medical  condition  that  increased  the  risk   associated  with  participating  in  physical  activities.    Each  parent  completed  a  PAR-­‐Q   prior  to  each  year  of  testing  to  ensure  no  new  medical  conditions  had  occurred  over   the  last  year.    The  two  visits  each  year  were  separated  by  at  least  24  hours  and  no   more  than  three  weeks.    Participants  were  instructed  to  not  participate  in  vigorous   physical  activity  the  day  of  testing  and  to  not  eat  for  two  hours  prior  to  testing.    The     84   institutional  review  boards  at  Michigan  State  University  and  Oregon  State  University   approved  this  study.    Parental  consent  and  participant  assent  were  received  prior  to   testing  at  the  first  visit  of  each  year.       Measures         The  different  measures  assessed  during  this  study  include  anthropometrics,   energy  expenditure,  and  factors  related  to  change  in  energy  expenditure.     Anthropometric  measures  taken  in  this  study  were  body  mass  (kg),  stature  (cm),   seated  height  (cm),  and  waist  circumference  (cm).    Body  fatness  was  also  assessed   via  skinfolds.  Duplicate  measures  of  body  mass,  stature,  and  seated  height  were   taken.  Waist  circumference  and  skinfolds  were  taken  in  triplicate  measures.    Stature   and  seated  height  were  measured  using  wall-­‐mounted  stadiometers  (Seca  222)  to   the  nearest  0.1cm.    For  each  measurement,  the  subject’s  head  was  positioned  in  the   Frankfurt  horizontal  plane.    If  the  two  measurements  were  not  within  1.0  cm,  a  third   measurement  was  taken.    The  two  measurements  within  1.0  cm  were  then   averaged.    Body  mass  was  measured  to  the  nearest  0.1  kg  using  a  Seca  portable   electronic  scale  (Seca  770).    If  the  two  measurements  were  not  within  0.5  kg,  a  third   measurement  was  taken.    The  two  measurements  within  0.5  kg  were  then  averaged.     Measurements  of  body  mass,  stature,  and  seated  height  were  taken  without  the   participant  wearing  shoes65.    Waist  circumference  was  measured  in  accordance  with   NHANES  III  protocol66.    Participants  stood  with  their  weight  evenly  distributed.    The   research  assistant  palpated  the  participant’s  right  hip  to  find  his/her  right  iliac   crest.    A  horizontal  mark  with  a  vertical  cross  at  the  midaxillary  line  was  made  with   a  washable  marker  slightly  above  the  lateral  border  of  the  iliac  crest.    An  identical     85   mark  was  made  just  above  the  lateral  border  of  the  left  iliac  crest.    A  Gulick  tape   measure  was  then  placed  around  the  participant  in  line  with  the  two  marks  and   parallel  to  the  ground.    A  measurement  was  recorded  to  the  nearest  0.1cm  when  the   participant  was  at  minimal  normal  respiration.    If  the  three  measures  were  not   within  1.0  cm,  a  fourth  measurement  was  taken.    The  three  measurements  within   1.0  cm  were  then  averaged.    Using  Lange  calipers  that  had  been  properly  calibrated,   skinfold  measurements  were  taken  at  the  triceps  and  medial  calf  to  the  nearest   millimeter  on  the  right  side  of  the  body.    Triplicate  measures  from  each  skinfold  site   were  taken  and  an  average  was  computed.    If  a  measure  was  not  within  2mm,  a   fourth  measure  at  that  site  was  taken  and  the  three  measurements  within  2mm   where  averaged.           Energy  expenditure  was  estimated  during  each  submaximal  activity  by  the   Oxycon  Mobile  portable  metabolic  analyzer  (Care  Fusion,  San  Diego,  CA).  The   Oxycon  Mobile  was  calibrated  for  ambient  conditions,  volume  flow,  and  gases  prior   to  each  subject  being  tested.    Each  participant  was  fitted  with  a  vest,  mask,  and   headgear  prior  to  each  visit.    A  mask  was  fitted  to  each  participant’s  face  so  that   there  was  a  seal  around  the  nose  and  mouth,  allowing  no  air  to  leak.    Headgear  was   then  fitted  based  on  the  participant’s  head  size  and  attached  to  the  mask.    A  Triple-­‐V   from  the  Oxycon  Mobile  was  then  attached  to  the  mask.    During  a  10-­‐minute  pre-­‐ exercise  rest  trial,  only  the  mask  and  headgear  were  worn  due  to  the  participant   lying  supine  on  a  mat.    After  rest,  each  participant  was  fitted  with  a  vest.    The  vest   was  fitted  so  that  it  was  tight  enough  not  to  move  around  during  the  activity  trials   while  not  restricting  a  participant’s  movement  or  breathing.    The  SBx  and  DEx  from     86   the  Oxycon  Mobile  were  strapped  to  the  vest  on  the  back  of  the  participant.    During   each  5-­‐minute  trial,  metabolic  measures  included  VO2,  VCO2,  VE,  and  RER   (VCO2/VO2)  and  were  assessed  breath-­‐by-­‐breath  by  the  Oxycon  Mobile.    The  breath-­‐ by-­‐breath  measurements  were  then  aggregated  by  10-­‐seconds.    Data  reduction   consisted  of  averaging  these  10-­‐second  values  over  a  two  minute  time  period  for   each  activity.    Minutes  2:30-­‐4:30  were  used  for  data  analysis  for  each  activity.    Heart   rate  was  estimated  by  telemetry.  In  the  instance  that  telemetry  was  lost  with  the   Oxycon,  a  Polar  heart  rate  watch  was  then  used.   Factors  assessed  in  this  study  related  to  changes  in  energy  expenditure   included:  chronological  age,  gender,  maturation,  resting  energy  expenditure,  body   surface  area  (BSA),  percent  body  fat,  leg  length  and  ventilation.    Test  date  minus   birth  date  was  used  to  calculate  chronological  age.    Gender  was  self-­‐reported  prior   to  the  first  visit  year  one.    Maturation  was  obtained  by  calculating  predicted  age  at   peak  height  velocity  (APHV)  using  the  equation  developed  by  Mirwald  et  al.67.    APHV   was  calculated  for  each  participant  at  all  four-­‐time  points.    Due  to  the  age  of  some   participants,  only  one  calculation  was  found  to  be  valid  (within  ±4  years  of  maturity   age),  therefore  that  APHV  was  used.    For  participants  with  more  than  one  valid   maturity  age,  the  predicted  value  that  was  closest  to  their  APHV  (closest  to  a   maturity  offset  of  0)  was  used.    For  example,  if  a  participant  had  two  valid  APHV   calculated  over  the  four  time  points,  the  maturity  age  where  the  participant  was   closest  to  his/her  APHV  was  used  (personal  communication,  Dr.  Adam  Baxter-­‐ Jones).  After  APHV  was  determined,  each  participant  was  coded  as  pre-­‐APHV  (0)  or   post-­‐APHV  (1)  for  analysis.    Resting  energy  expenditure  (REE)  was  determined  from     87   the  10-­‐minute  pre-­‐exercise  rest  trial.    Participants  were  supine  on  a  mat  for  10-­‐ minutes  while  metabolic  measures  and  heart  rate  were  collected  via  the  oxycon   mobile.    VO2  collected  during  minute’s  7:30-­‐9:30  was  then  averaged  to  determine   REE.    Weight  and  height  were  entered  into  a  gender  specific  equation  to  determine   REE.    Body  surface  area  was  calculated  for  each  participant  at  each  visit  by  using  the   Haycock  equation68:  BSA  (m²)  =  0.024265  x  Height(cm)0.3964  x  Weight(kg)0.5378.      Leg   length  was  calculated  each  year  by  first  determining  a  participants  trunk  length   (standing  height-­‐(seated  height-­‐height  of  the  stool  (73.65  cm).    Standing  height  was   then  subtracted  from  trunk  length  to  determine  leg  length.    Percent  body  fat  was   determined  from  calf  and  triceps  skinfolds  using  the  gender  specific  Slaughter   equations  for  children  and  adolescents69.     Procedures       Participants  came  to  the  Human  Energy  Research  Laboratory  (HERL)  at   Michigan  State  University  or  the  Physical  Activity  Assessment  Laboratory  (PAAL)  at   Oregon  State  University  for  two  visits  annually  (V1  and  V2)  over  a  three-­‐year   period.    Annual  visits  for  each  participant  were  completed  within  a  +/-­‐  3-­‐month   window  of  when  they  came  to  the  laboratory  the  previous  year.    This  resulted  in  a   total  of  eight  visits  to  the  laboratory.     Participants  came  to  the  laboratory  following  a  2-­‐hour  fast  and  refraining   from  any  vigorous  physical  activity  on  the  day  of  testing.    Figure  5  shows  a  list  of  all   activities  completed  during  V1  and  V2.    V1  consisted  of  six  activities:  rest,   handwriting,  laundry,  ball  toss,  comfortable  walk,  and  dance  aerobics.    For  this     88   study,  only  laundry  and  dance  aerobics  were  used  in  the  analysis.    V2  consisted  of   six  different  activities:  computer  games,  sweeping,  brisk  walking,  basketball   (shooting  hoops),  running,  and  treadmill  walking.    For  this  study,  only  sweeping  and   basketball  were  used  in  analysis.     Upon  arrival  to  the  laboratory,  anthropometric  measures  were  taken  and   participants  completed  the  10-­‐minute  rest  trial.  Participants  wore  the  Oxycon   Mobile  portable  metabolic  analyzer  (San  Diego,  CA)  to  assess  metabolic  measures   (VO2,  VCO2,  VE,  RER)  throughout  each  activity.    After  anthropometric  measurements   were  taken,  participants  were  fitted  with  a  mask  and  vest  for  the  Oxycon  Mobile.       The  mask  was  fitted  so  that  no  air  was  leaking,  ensuring  that  all  expired  air  was   being  analyzed  and  that  the  appropriate  dead  space  was  set  in  the  Oxycon  Mobile   program.    Participants  also  wore  a  heart  rate  monitor,  which  sent  information  via   telemetry  to  the  Oxycon  Mobile.    In  the  instance  that  telemetry  was  lost  with  the   Oxycon,  a  Polar  heart  rate  watch  was  then  used  to  obtain  heart  rate  during  a  trial.     Participants  first  completed  a  laundry  trial  for  five  minutes.    Two  tables  were   placed  ten  feet  apart.    Participants  picked  up  a  basket  of  five  unfolded  towels  and   walked  from  one  table  to  the  second  table.    Participants  then  folded  each  towel   three  times  and  placed  it  on  the  table.    Once  the  five  towels  were  folded,  participants   picked  up  the  empty  laundry  basket,  walked  back  to  the  first  table,  and  picked  up   five  more  unfolded  towels.    They  repeated  this  task  of  folding  five  towels  for  five   minutes.    Prior  to  the  trial,  each  participant  was  read  a  standardized  script.   “For  this  trial  you  will  be  loading  up  a  laundry  basket  with  unfolded  towels,   carrying  it  over  to  this  table,  dumping  the  towels  out  on  the  table,  and  then   folding  them.    When  folding  the  towels  you  should  fold  them  in  half  three   times,  but  don’t  worry  about  doing  a  good  job.    After  the  towels  are  folded     89     leave  them  on  the  table.    Then  you  will  take  the  laundry  basket  back  to  where   you  started  to  retrieve  more  towels  to  be  carried  back  to  the  other  table  to  be   folded.  This  is  not  a  race,  just  take  your  time.  You  will  continue  to  do  this  for   5  minutes.”     Participants  then  completed  a  dance  aerobics  trial  for  five  minutes.    During   the  trial,  participants  followed  an  instructor  on  a  pre-­‐recorded  DVD  and  were  told  to   mimic  the  instructor  as  closely  as  possible.  Prior  to  the  trial,  each  participant  did  a   brief  (30-­‐60  seconds)  dance  aerobics  practice  to  ensure  s/he  would  be  able  to   follow  along.    Each  participant  was  read  a  standardized  script  prior  to  the  start  of   each  trial.    The  same  dance  aerobics  DVD  was  used  for  all  four  years  of  testing.       “For  the  next  trial,  I  want  you  to  follow  the  instructor  on  this  aerobics  DVD.   Before  we  begin,  I’d  like  you  to  do  a  practice  trial.    Do  the  best  you  can  to   follow  the  instructor,  but  it  is  okay  if  you  don’t  follow  it  exactly.”   Visit  2  consisted  of  six  different  activities:  computer  games,  sweeping,  brisk   walking,  shooting  hoops,  running,  and  treadmill  walking.    For  this  study,  sweeping   and  shooting  hoops  were  used  in  analysis.    Prior  to  the  trial,  the  Oxycon  Mobile  was   initialized  exactly  the  same  for  each  subject  as  in  the  first  visit.    The  sweeping  trial   consisted  of  participants  sweeping  confetti  on  the  floor  (5’  by  10’  box).    Prior  to  the   start  of  the  trial,  a  research  assistant  spread  confetti  within  the  box  on  the  floor.    The   participant  was  instructed  to  sweep  all  of  the  confetti  from  one  side  of  the  box  to  a   cone  on  the  other  side.    A  research  assistant  followed  the  participant  placed  more   confetti  behind  him/her  on  the  floor.    Once  all  the  confetti  was  swept  to  the  cone,   the  participant  turned  around  and  swept  the  newly  placed  confetti  to  a  cone  on  the   other  side  of  the  box  followed  by  a  research  assistant  placing  more  confetti  on  the     90   floor.    The  process  was  repeated  for  five  minutes  until  the  trial  was  complete.    Prior   to  the  trial,  a  standardized  script  was  read  to  the  participant.   “I just spread some Confetti on the floor. I want you to use this broom to sweep the confetti over to one side of the room aiming for the marked box on the floor. As you are sweeping the confetti to one side of the room, I will be putting more confetti down on the floor behind you. Once the confetti is swept to one side of the room, turn around and sweep the additional confetti to the other side of the room aiming for the other marked box. We will continue to do this for 5 minutes.”   Each  participant  then  completed  a  shooting  baskets  trial  for  five  minutes.    A   marked  course  (15’  x  15’)  was  set  up  in  the  gymnasium  and  participants  were   instructed  to  stay  within  the  designated  area.    Participants  were  instructed  to   continue  moving  during  the  entire  trial  and  to  chase  down  any  missed  shots  that   stayed  in  the  marked  area.    If  the  basketball  went  outside  of  this  area,  a  research   assistant  quickly  retrieved  the  ball  and  gave  it  back  to  the  participant.    Prior  to  the   start  of  each  trial,  each  participant  was  read  a  standardized  script.    The  same  script   was  read  to  each  participant  during  all  four  years  of  testing.   “For the next 5 minutes you will be shooting hoops. I would like you to ‘shoot hoops’ as if you were in your driveway, a neighbor’s driveway, or on a playground. Shoot the basketball, get the rebound or chase after it, and shoot it again. While doing this you and the ball must stay within the boundaries (point out boundaries) marked by the cones. If the ball goes outside the boundaries let it go and we will give you another one. It is important that you avoid shooting from the same spot for every shot. Move around within the boundaries and shoot from different spots. You will do this repeatedly for 5 minutes. Do you have any questions?”   Data  Reduction   Throughout  V1  and  V2,  the  Oxycon  Mobile  portable  metabolic  analyzer   collected  continuous  metabolic  data  breath  by  breath.    The  data  were  then     91   aggregated  to  10-­‐seconds.    Every  activity  was  five  minutes  in  duration.    Minutes   2:30-­‐4:30  were  selected  for  each  activity  for  every  participant  in  the  data  reduction   software  specifically  designed  for  this  study.    The  10-­‐second  values  from  2:30-­‐4:30   were  averaged  for  all  metabolic  measures  (VO2  (ml/kg/min),  VO2  (ml/min),  VCO2   (L/min),  VE  (L/min))  and  saved  in  a  database.  For  analysis,  the  dependent  variable,   VO2,  was  expressed  as  L/min  and  ml/kg/min.   To  determine  outliers  in  the  data,  standard  deviations  and  z-­‐scores  were   calculated  and  examined  for  each  variable  for  each  participant.    A  variable  for  a   participant  was  deleted  if  his/her  z-­‐score  was  ±3..    Pearson  correlations  and   variance  inflation  factors  (VIF)  from  multiple  linear  regression  were  used  to   determine  multicollinearity  among  predictor  variables.    Multicollinearity  was   identified  if  a  predictor  variables  had  a  VIF  greater  than  10.    In  order  to  compare   models  in  Hierarchical  Linear  Modeling  (HLM),  models  must  be  completely  nested.     This  means  that  if  a  participant  was  missing  one  variable  (i.e.  VO2  at  one  time  point   or  APHV),  all  data  for  that  participant  were  deleted.         Analysis     The  analytical  plan  for  this  study  involved  descriptive  statistics  and   hierarchical  linear  modeling  (HLM)  (Aims  1  and  2)  to  determine  longitudinal   changes  in  energy  expenditure  and  time  varying  and  time  invariant  factors  that   influenced  changes  in  energy  expenditure  in  children  and  adolescents.  It  is  accepted   that  a  power  analysis  for  HLM  is  generally  not  conducted70.    The  corresponding   hypotheses  from  Aims  1  and  2  were  tested  together  in  one  model  (e.g.,  Aim  1   Hypothesis  3  were  tested  simultaneously  with  Aim  2  Hypothesis  3).    The  first     92   hypothesis  in  each  pairing  examined  longitudinal  changes  in  energy  expenditure   and  the  second  determined  factors  that  influenced  change  in  energy  expenditure   over  time.   Growth  curve  analysis  using  HLM  was  used  for  Aims  1  and  2.    Two  analyses   were  run  for  each  activity  with  absolute  VO2  (L/min)  as  the  dependent  variable  in   one  model  and  relative  VO2  (ml/kg/min)  in  the  second  model.    For  each  analysis,  the   level  1  model  was  a  repeated  measure  of  time  (four  years);  the  level  1  model   identified  how  VO2  changed  over  the  four  years.    This  represented  the  change  we   anticipated  each  participant  to  have  over  the  four  years  in  this  study  (within-­‐person   change  over  time).      The  level  2  model  assessed  individuals;  the  level  2  model   identified  independent  variables  that  influenced  how  the  dependent  variable  (VO2)   changed  over  time.    This  represented  relating  identified  predictors  to  inter-­‐ individual  differences  to  change  (between-­‐person  change  over  time).    Figure  6  is  a   graphical  example  of  level  1  (time)  and  level  2  (individual)  models  in  a  growth  curve   analysis.       Figure  10:  Different  levels  in  a  growth  curve  analysis.     The  following  analyses  were  separately  performed:   Analysis  1:  Aim  1  Hypothesis  3  and  Aim  2  Hypothesis  3  assessed  longitudinal   change  and  predictors  of  laundry  task  energy  expenditure.     93   Analysis  2:  Aim  1  Hypothesis  4  and  Aim  2  Hypothesis  4  assessed  longitudinal   change  and  predictors  of  aerobics  energy  expenditure.   Analysis  3:  Aim  1  Hypothesis  5  and  Aim  2  Hypothesis  5  assessed  longitudinal   change  and  predictors  of  sweeping  energy  expenditure.   Analysis  4:  Aim  1  Hypothesis  6  and  Aim  2  Hypothesis  6  assessed  longitudinal   change  and  predictors  of  basketball  energy  expenditure.   Using  HLM,  a  null  (unconditional)  model,  which  included  only  the  dependent   variable,  VO2,  was  run  for  both  absolute  (L/min)  and  relative  (ml/kg/min)  VO2  (Yti  =   π0i  +  π1i  +  eti).    The  purpose  of  this  model  was  to  determine  deviance  (-­‐2  log   likelihood)  and  number  of  parameters  for  model  comparison.    Full  maximum   likelihood  was  selected.    The  inter-­‐class  correlation  (ICC)  was  also  calculated  from   the  null  model.    ICC  varies  from  -­‐1  to  +1.    When  ICC  is  close  to  0  or  negative,  there  is   large  within  group  variance  but  little  group  mean  difference  and  using  HLM  is  not   appropriate.    HLM  is  appropriate  when  ICC  is  close  to  +1.    There  is  then  a  large   group  mean  difference  but  little  within  group  variance.    Using  deviance  and  number   of  parameters  from  the  null  model,  an  unconditional  growth  model  was  run.    The   unconditional  growth  model  included  the  dependent  variable,  VO2,  and  time   (uncentered)  in  level  1  (Yti  =  π0i  +  π1iTIMEti  +  eti).    Time  was  coded  as  1  (year  1),  2   (year  2),  3  (year  3),  and  4  (year  4).    The  error  term  associated  with  the  slope  was   also  included  (r1i).    Comparison  between  the  null  model  and  the  unconditional   growth  model  allowed  for  determining  if  the  unconditional  growth  model  was  a   better  fit  than  the  null  model  and  if  there  was  variance  between  individuals  in  the   slope  of  the  line.    If  there  was  no  variance  in  the  slope,  there  was  no  difference     94   between  individuals  and  predictor  variables  were  not  needed.    If  the  model  did  not   improve  (deviance  moves  farther  away  from  0),  the  addition  of  time  to  the  model   did  not  improve  the  model  fit,  meaning  there  was  no  change  in  slope  over  time   (non-­‐linear  model).    A  null  model  and  unconditional  model  were  run  for  aerobics   VO2  (L/min  and  ml/kg/min),  basketball  VO2  (L/min  and  ml/kg/min),  laundry  VO2   (L/min  and  ml/kg/min),  sweeping  VO2  (L/min  and  ml/kg/min).    If  model  fit   improved  from  the  null  model  to  the  unconditional  model,  and  variance  of  the  slope   was  significant  (did  not  equal  0),  further  analysis  took  place.     Using  deviance  and  number  of  parameters  from  the  unconditional  growth   model,  predictor  variables  were  entered  one  at  a  time  in  level  2  as  fixed  effects  (β),   both  at  the  intercept  (π0i)  and  slope  (π1i),  to  determine  the  independent  effect  of   each  predictor  variable.    Predictor  (independent)  variables  included  BSA,  maturity,   REE,  LL,  percent  body  fat,  and  VE.  These  predictor  variables  were  also  considered   predictors  of  the  intercept,  meaning  they  may  have  caused  the  starting  point  of  the   intercept  to  change,  and  were  incorporated  into  the  model  at  the  intercept  (π0i)  for   this  reason.     For  aerobics,  basketball,  laundry,  and  sweeping  absolute  and  relative  VO2,  a   model  was  then  run  that  included  all  covariates  using  deviance  and  number  of   parameters  from  the  unconditional  growth  model.    Covariates  for  the  absolute  VO2   models  included  chronological  age  (CA),  weight,  and  gender.    Covariates  for  the   relative  VO2  models  included  CA  and  gender.       Gender  and  maturity  were  categorical  variables  while  CA,  weight,  LL,  BSA,   percent  body  fat,  REE,  and  VE  were  continuous  variables.    Gender  was  a  time     95   invariant  variable  (i.e.,  did  not  change  over  time).    CA,  weight,  LL,  maturity,  BSA,   percent  body  fat,,  REE,  and  VE  were  time  varying  variables  (i.e.,  they  change  over   time).    Each  significant  predictor  variable  found  in  the  previous  models  was  then   entered  one  at  a  time  into  the  model  that  included  the  covariates.    Significant   predictor  variables  were  identified  at  the  slope  level  of  level  2  (p<0.05).    To   determine  the  model  of  best  fit,  all  significant  predictor  variables  identified  in  the   model  that  included  the  covariates  were  entered  into  a  final  model  at  the  intercept   and  slope  at  level  2.    A  final  model  was  created  for  aerobics  (L/min  and  ml/kg/min),   basketball  (L/min  and  ml/kg/min),  laundry  (L/min  and  ml/kg/min),  and  sweeping   (L/min  and  ml/kg/min).    Figure  7  is  a  flow  chart  of  the  analytical  plan  for  HLM.     Figure  11:  HLM  analytical  plan   Null   (unconditional)   model  to   determine  ICC   and  deviance   Unconditional   growth  model  to   determine   model  xit  and   slope  variance   Models  with   each  predictor   variable  entered   at  the  slope  and   intercept  level   independently   to  determine   signixicant   predictor   variables   Model  with   covariates:  age,   gender,  and   weight  (L/min   only)   Models  with   covarites  and   signxicant   predictor   variables   entered   independently   Final  model           96   Results       In  year  1,  two  hundred  thirteen  participants  were  recruited  for  this  study.     Twenty-­‐seven  participants  did  not  complete  all  four  years  of  data  collection,  leaving   186  participants  for  data  analysis.    HLM  analysis  requires  participants  have  nested   data.    This  means  that  there  are  no  missing  values  for  a  participant  across  the  four   years  of  data  collection.    If  a  participant  was  missing  any  data  point,  for  example  VO2   for  the  laundry  activity  for  year  2,  that  participant  was  completely  removed  from   data  analysis  for  that  activity.    Participants  were  also  excluded  if  calculated  z-­‐scores   for  outcome  variables  or  predictor  variables  were  greater  than  or  less  than  3.  Ten   subjects  were  excluded  due  to  outliers,  leaving  176  participants.    Table  11  shows   how  many  participants  were  removed  from  each  physical  activity  prior  to  analysis.       For  aerobics  (L/min  and  ml/kg/min),  25  subjects  were  excluded  for  having  missing   data  (not  nested),  leaving  151  participants.    For  basketball  (L/min  and  ml/kg/min),   27  subjects  were  excluded  for  having  missing  data,  leaving  149  participants.    For   laundry  (L/min  and  ml/kg/min),  23  subjects  were  excluded  for  having  missing  data,   leaving  153  participants.    For  sweeping  (L/min  and  ml/kg/min),  27  subjects  were   excluded  for  having  missing  data,  leaving  149  participants.    Table  12  shows   descriptive  characteristics  for  the  total  sample.    Table  13  shows  average  heart  rate   for  minutes  2:30-­‐4:30  for  each  activity  for  each  of  the  four  years.    Heart  rate  was   significantly  different  across  the  four  years  for  all  physical  activities.             97   Table  11:  Participants  removed  from  analyses  for  aerobics,  basketball,   laundry  and  sweeping.       Physical   Participants   Participants   Participants   Total  number   Activity   that  did  not   with  missing   with  outliers   of  participants   complete  all   data   by  z-­‐score   four  years   Aerobics   27   25   10   151   Laundry   27   23   10   153   Sweeping   27   27   10   149   Basketball   27   27   10   149       Table  12.  Descriptive  characteristics  and  predictor  variables  by  year.     Year  1   Year  2   Year  3   Year  4   CA  (yrs)   10.6±2.4   11.7±2.4   12.6±2.4   13.6±2.5   BSA  (m2)   1.26±0.27   1.35±0.27   1.44±0.26   1.52±0.26   LL  (cm)   69.8±8.7   74.5±9.0   75.7±9.1   77.9±8.8   Height  (cm)   144.6±14.8   150.5±14.8   155.3±14.2   159.7±13.2   Weight  (kg)   40.3±13.5   44.5±13.4   48.5±13.3   52.8±14.0   REE   6.1±1.6   5.4±1.4   5.2±1.3   5.0±1.2   (ml/kg/min)   BF  (%)   21.8±7.0   24.2±8.5   22.8±7.4   23.5±7.4   BMI   64.9±28.9   64.0±28.5   63.9±28.0   62.9±29.0   Percentile   Aerobics  VE   19.4±5.7   20.1±5.7   20.7±6.0   30.0±5.8   (L/min)*   Basketball   33.7±9.4   36.7±10.2   36.1±10.0   33.9±12.2   VE  (L/min)*   Laundry  VE   14.1±3.0   14.0±3.1   14.0±2.6   14.0±2.8   (L/min)*   Sweeping  VE   16.6±3.8   16.8±3.6   16.8±3.2   16.3±3.6   (L/min)*   n=153  *Aerobics  n=151;  Basketball  n=149;  Laundry  n=153;  Sweeping  n=149             98   Table  13:  Average  heart  rate  (HR)  for  years  1-­‐4  for  each  activity.     Year  1   Year  2   Aerobics  HR   120.8±15.3*   115.6±18.1   (bpm)   Basketball  HR   161.4±19.4*   159.5±19.0   (bpm)   Laundry  HR   109.9±13.1*   105.4±14.2   (bpm)   Sweeping  HR   117.7±14.8*   111.1±13.5   (bpm)   *HR  significantly  different  across  years  1-­‐4.     Year  3   113.6±17.5   Year  4   111.4±15.1   153.0±19.6   142.7±20.8   102.0±12.6   98.1±12.7   111.0±14.3   106.0±13.5   Pearson  correlations  and  VIF  from  multiple  linear  regression  were  run  to   determine  multicollinearity  among  predictor  variables.    Correlation  coefficients  are   in  Table  14.    A  VIF  of  10  for  a  predictor  variable  indicates  multicollinearity.    Using   multiple  linear  regression,  all  predictor  variables  for  year  1  were  entered  into  the   model  with  VO2  as  the  dependent  variable.      None  of  the  predictor  variables  had  a   VIF  over  10.    Therefore,  there  was  no  multicollinearity  among  predictor  variables   and  all  variables  were  entered  into  the  HLM  models.     Table  14:  Pearson  correlations  among  predictor  variables.     CA     BSA     LL     REE   Weight   BF%   AerobicsVE   BasketballVE   LaundryVE   SweepingVE   CA   -­‐   0.78   0.73   0.74   0.73   0.32   0.66   0.49   0.39   0.25   BSA   0.80   -­‐   0.76   0.98   0.99   0.62   0.79   0.60   0.56   0.48   LL   0.73   0.76   -­‐   0.70   0.73   0.28   0.60   0.39   0.42   0.46   REE   0.74   0.98   0.70   -­‐   0.98   0.60   0.76   0.66   0.60   0.45   Weight   0.73   0.99   0.73   0.98   -­‐   0.78   0.78   0.59   0.56   0.43   BF%   0.32   0.62   0.28   0.60   0.78   -­‐   0.47   0.28   0.40   0.28   AeroVE   0.66   0.79   0.60   0.76   0.78   0.47   -­‐   0.60   0.58   0.52   BballVE   0.49   0.60   0.39   0.66   0.59   0.28   0.60   -­‐   0.58   0.58   LaundVE   0.39   0.56   0.42   0.60   0.56   0.40   0.58   0.58   -­‐   0.66   SweepVE   0.25   0.48   0.46   0.45   0.43   0.28   0.52   0.58   0.66   -­‐   All  correlations  were  significant  (p<0.001).   HLM  was  used  to  create  models  of  best  fit  to  determine  change  in  VO2  over   the  four  years  and  identify  predictor  variables  that  influenced  this  change  in  VO2  for     99   all  four  lifestyle  activities.    Two  models  were  created  for  aerobics,  basketball,   laundry,  and  sweeping.  The  first  model  for  each  activity  included  the  outcome   variable  expressed  as  absolute  VO2  (L/min)  and  the  second  model  for  each  activity   with  the  outcome  variable  expressed  as  relative  VO2  (ml/kg/min).     Aerobics:  Absolute  VO2  (AVO2;  L/min)     A  null  model,  which  included  only  the  dependent  variable,  VO2  (L/min),  was   first  created.    The  null  model  was  used  to  determine  deviance  (-­‐2  log  likelihood),   which  was  used  to  compare  model  fit,  and  to  calculate  the  intraclass  correlation   (ICC).    ICC  determined  if  multilevel  modeling  such  as  HLM  was  needed.    ICC  ranges   from  -­‐1  to  1.    When  ICC  is  close  to  +1,  there  is  little  with-­‐in  group  variance  and  a   large  group  mean  difference  and  HLM  is  the  appropriate  analysis.    When  ICC  is   negative  or  close  to  0,  there  is  large  with-­‐in  group  variance,  a  small  group  mean   difference,  and  HLM  is  not  warranted.    ICC  was  calculated  as  the  intercept  variance   component  (r0)/(intercept  variance  component  (r0)  +  total  variance  component  (e).     ICC  for  aerobics  AVO2  was  0.67  or  67%  therefore  HLM  was  appropriate.    Deviance   for  aerobics  AVO2  from  the  null  model  was  -­‐353.63  with  3  estimated  parameters.     Table  15  provides  a  summary  of  results  for  Aerobics  AVO2  models.    Since  the  data   were  nested,  it  was  appropriate  to  use  deviance  to  compare  models.    In  order  for   model  fit  to  improve,  whether  the  deviance  is  positive  or  negative,  the  value  moves   closer  to  zero.     An  unconditional  growth  model  was  run  using  deviance  and  the  number  of   estimated  parameters  from  the  null  model.    The  unconditional  growth  model     100   included  the  dependent  variable  as  well  as  time  at  level  1.    VO2  (L/min)  increased  by   0.04±0.01  per  year.  Deviance  in  the  unconditional  growth  model  was  -­‐443.84  with  6   estimated  parameters.    Slope  variance  (0.002±0.05)  was  significant  (p<0.001).     However,  since  the  addition  of  time  at  level  1  resulted  in  a  deviance  farther  away   from  0  compared  to  the  null  model,  time  did  not  improve  model  fit.    Further  analysis   with  a  model  that  included  the  covariates  CA,  gender,  and  weight  could  not  be  run.     There  was  a  non-­‐linear  relationship  associated  with  VO2  L/min  with  the  addition  of   the  covariates  in  the  model;  therefore  the  HLM  software  could  only  run  the  analysis   with  errors.    Figure  12  shows  the  small  change  in  VO2  over  time  for  aerobics.    Figure   13  shows  average  VO2  (L/min)  by  age  for  years  1  for  aerobics.         Figure  12:  Change  in  VO2  over  time  for  aerobics.                 101   Figure  13:  Average  VO2  (L/min)  for  year  1  by  age  for  aerobics.     Table  15:  Aerobics  Absolute  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.                   Unconditional   Model         Null  Model     Growth  Model   Variables   Fixed  effect       Estimates     Estimates   Constant  (π0)                 0.74±0.02     0.65±0.02   Time  (π1)             0.04±0.01     Random  effects     Level-­‐1     Level-­‐1   Constant  (e)       0.02±0.14     0.01±0.11           Level-­‐2     Level-­‐2   Intercept  (r0)       0.04±0.20     0.04±0.21   Slope  (r1)             0.002±0.05     Deviance       -­‐353.63     -­‐443.84   Change  in  deviance                90.21#   Estimated  parameters                3                    6       Fixed  effects:  coefficients  ±  Standard  Deviation  (S.D.)  (VO2,  L/min)   Random  effects:  coefficients  ±  S.D.  (VO2,  L/min)   ^p<0.05  if  2  x  S.D.  for  predictor  variables  of  slope   #Slope  remained  significant  in  the  final  model  (p<0.05)   *p<0.05  for  change  in  deviance  from  previous  model     102   Basketball:  Absolute  VO2  (AVO2;  L/min)       A  null  model  was  run  for  basketball,  which  included  only  the  dependent   variable,  VO2,  expressed  in  absolute  terms  (L/min).    The  null  model  was  created  to   determine  deviance  for  model  comparison  and  to  calculate  ICC.    Deviance  from  the   null  model  was  333.63  with  3  estimated  parameters.    Table  16  is  a  summary  of  the   models  for  basketball  AVO2  (L/min).  The  ICC  was  calculated  from  the  null  model  as   0.68  or  68%.    Since  the  ICC  was  close  to  1,  HLM  was  appropriate  for  analysis.    An   unconditional  growth  model  was  then  created.    The  unconditional  growth  model   included  the  dependent  variable,  VO2,  and  time  at  level  1.  Using  deviance  and   number  of  estimated  parameters  from  the  null  model,  the  unconditional  growth   model  indicated  whether  or  not  model  fit  improved  with  the  addition  of  time.   Deviance  from  the  unconditional  growth  model  was  280.00.    Since  deviance  moved   closer  to  zero,  this  indicated  that  model  fit  improved  with  the  addition  of  time.  Slope   variance  (0.007±0.08)  was  also  significant  (p<0.001)  indicating  that  there  was   variance  in  slope  among  participants.    From  the  unconditional  growth  model,   absolute  VO2  increased  by  0.05±0.01  L/min  per  year.     Each  predictor  variable  was  entered  into  the  unconditional  growth  model  at   level  2  at  both  the  intercept  and  slope  level  one  at  a  time  to  determine  which   predictor  variables  were  significant  without  covariates  (CA,  gender,  and  weight)  in   the  model.    BSA  (-­‐0.13±0.04),  REE  (0.02±0.006),  maturity  (-­‐0.06±0.02),  LL  (-­‐ 0.003±0.001),  and  VE  (-­‐0.003±0.001)  were  significant  at  the  slope  level  in  level  2   while  BF  (-­‐0.002±0.002)  was  not.    A  model  was  then  run  which  included  the   covariates  at  level  2  at  the  slope  and  intercept  level.    The  model  with  covariates     103   produced  a  deviance  of  116.00  with  12  estimated  parameters.    Using  deviance  and   number  of  estimated  parameters  from  the  model  with  the  covariates;  each   significant  predictor  variable  was  then  entered  into  the  model  with  the  covariates   one  at  a  time  to  determine  which  predictor  variables  remained  significant.    BSA   (0.91±0.45;  p=0.045)  was  the  only  significant  predictor  variable  at  the  slope  level  of   level  2  in  the  model  with  covariates.    CA  (-­‐0.03±0.008)  was  also  significant   (p<0.001)  at  the  slope  level.    However,  slope  variance  remained  significant   (p<0.001)  indicating  the  predictor  variables  did  not  explain  all  of  the  variance   among  individuals  in  slope.    Thus,  VO2  (L/min)  increased  by  0.05  L/min  per  year.     With  each  one-­‐unit  increase  in  BSA  (m2),  VO2  increased  by  0.91  L/min.  For  each   one-­‐unit  increase  in  CA  (years),  VO2  decreased  by  0.03  L/min.    Figure  14  shows   average  VO2  (L/min)  by  age  for  years  1  for  basketball.                               104   Figure  14:  Average  VO2  (L/min)  for  year  1  by  age  for  basketball.                                                   105   Table  16:  Basketball  Absolute  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.               Unconditional                  Model  with   Final                     Model       Null  Model   Growth  Model                    Covariates   Model   Variables   Fixed  effect     Estimates        Estimates                 Estimates   Estimates             Constant  (π0)     1.40±0.03        1.28±0.04                            1.07±0.14   -­‐0.01±0.63      Gender                                    -­‐0.25±0.05   -­‐0.25±0.05      CA                             0.06±0.02   0.04±0.02      Weight                                                              0.01±0.003   -­‐0.01±0.02      BSA                     1.51±1.17     Time  (π1)              0.05±0.01                            0.10±0.05   -­‐0.44±0.25                    Gender                                  -­‐0.04±0.02   -­‐0.03±0.02      CA                                    -­‐0.02±0.005            -­‐0.03±0.008^      Weight                                  0.0004±0.001   -­‐0.02±0.008      BSA                     0.91±0.45^     Random  effects   Level-­‐1        Level-­‐1        Level-­‐1   Level-­‐1   Constant  (e)     0.06±0.24        0.04±0.21                                    0.21±0.04   0.04±0.21         Level-­‐2        Level-­‐2          Level-­‐2   Level-­‐2   Intercept  (r0)     0.13±0.36        0.14±0.37                            0.15±0.02   0.02±0.14   Slope  (r1)                                      0.007±0.08                              0.06±0.004   0.004±0.06#     Deviance     333.63            280.00        116.00   98.56   Change  in  deviance              53.64*                                                  217.64*   17.44*   Estimated  parameters        3                    6              12     14     Fixed  effects:  coefficients  ±  Standard  Deviation  (S.D.)  (VO2,  L/min)   Random  effects:  coefficients  ±  S.D.  (VO2,  L/min)   ^p<0.05  if  2  x  S.D.  for  predictor  variables  of  slope   #Slope  remained  significant  in  the  final  model  (p<0.05)   *p<0.05  for  change  in  deviance  from  previous  model   Laundry:  Absolute  VO2  (AVO2;  L/min)     The  null  model,  which  included  only  the  dependent  variable  VO2,  was  run  to   determine  deviance  for  model  comparison  and  to  calculate  ICC.  The  null  model  for   laundry  produced  a  deviance  of  -­‐1124.17  with  3  estimated  parameters.    ICC  was   calculated  as  0.53  or  53%.    Since  ICC  was  not  close  to  0,  HLM  analysis  was   appropriate.    Using  deviance  and  estimated  parameters  from  the  null  model,  an   unconditional  growth  model,  which  included  the  dependent  variable  and  time  at     106   level  1,  produced  a  deviance  of  -­‐1138.13  with  6  estimated  parameters.    In  order  for   model  fit  to  improve,  deviance  should  move  closer  to  0.    In  this  case,  from  the  null   model  to  the  unconditional  growth  model,  deviance  moved  farther  away  from  zero   indicating  the  addition  of  time  in  the  unconditional  growth  model  did  not  improve   model  fit.    In  the  unconditional  growth  model,  VO2  (L/min)  was  found  to  increase  by   0.008±0.003  L/min  per  year.    Slope  variance  was  significant  (p<0.05)  indicating   there  was  some  variance  in  slope  among  participants.    To  ensure  model  fit  did  not   improve  with  the  addition  of  covariates  at  the  slope  and  intercept  level  of  level  2,  a   model  with  the  covariates  CA,  gender,  and  weight  at  level  2  was  run.    In  the  model   with  the  covariates  at  level  2,  deviance  was  -­‐1231.20.    Deviance  continued  to  move   farther  away  from  zero  in  the  model  with  covariates  indicating  model  fit  did  not   improve.    Slope  variance  was  also  no  longer  significant  (p=0.05)  while  none  of  the   covariates  in  the  model  were  significant.    Thus,  VO2  (L/min)  for  laundry  only   increased  by  0.008  L/min  per  year.    While  there  was  a  difference  in  slope  among   participants,  once  the  covariates  were  added  to  the  model,  slope  variance  was  no   longer  significant  meaning  there  was  no  variation  among  participants  left  to  explain   with  predictor  variables.        Table  17  is  a  summary  of  all  models  for  laundry   expressed  as  absolute  VO2  (L/min).    Figure  15  shows  average  VO2  (L/min)  by  age  for   years  1  for  laundry.                 107   Figure  15:  Average  VO2  (L/min)  for  year  1  by  age  for  laundry.                                                 108   Table  17:  Laundry  Absolute  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.               Unconditional          Model  with                   Model       Null  Model   Growth  Model          Covariates   Variables   Fixed  effect     Estimates   Estimates                Estimates             Constant  (π0)     0.54±0.008   0.52±0.01                0.35±0.05      Gender                          -­‐0.06±0.02      CA                        0.001±0.007      Weight                      0.006±0.001     Time  (π1)                                  0.008±0.003                0.05±0.02                    Gender                        -­‐0.004±0.006      CA                        -­‐0.002±0.002      Weight                      -­‐0.0005±0.0004     Random  effects   Level-­‐1   Level-­‐1                    Level-­‐1   Constant  (e)     0.006±0.08   0.005±0.07                        0.07±0.005         Level-­‐2   Level-­‐2                    Level-­‐2   Intercept  (r0)     0.10±0.008   0.01±0.11                    0.07±0.005   Slope  (r1)         0.0003±0.02                  0.0002±0.01     Deviance     -­‐1124.17   -­‐1138.13                        -­‐1231.20   Change  in  deviance            13.95*                                                    93.08*   Estimated  parameters            3                  6              12       Fixed  effects:  coefficients  ±  Standard  Deviation  (S.D.)  (VO2,  L/min)   Random  effects:  coefficients  ±  S.D.  (VO2,  L/min)   ^p<0.05  if  2  x  S.D.  for  predictor  variables  of  slope   #Slope  remained  significant  in  the  final  model  (p<0.05)   *p<0.05  for  change  in  deviance  from  previous  model   Sweeping:  Absolute  VO2  (AVO2;  L/min)     The  null  model,  which  included  only  the  dependent  variables  VO2  (L/min)  for   sweeping,  was  run  to  determine  deviance  and  ICC.    The  null  model  for  sweeping   produced  a  deviance  of  -­‐904.3  with  3  estimated  parameters.    ICC  was  calculated  as   0.54  or  54%  indicating  HLM  the  appropriate  statistical  test.    Using  deviance  from   the  null  model,  an  unconditional  growth  model  was  created.    An  unconditional   growth  model  included  the  dependent  variable  and  time  at  level  1.    Using  this     109   deviance  and  number  of  estimated  parameters  from  the  null  model,  the   unconditional  growth  model  produced  a  deviance  of  -­‐928.41  with  6  estimated   parameters.    In  order  for  model  fit  to  improve  with  the  addition  of  time  to  the   model,  deviance  should  move  closer  to  zero.    With  the  unconditional  growth  model,   deviance  moved  farther  away  from  zero  indicating  the  addition  of  time  did  not   improve  model  fit.    From  the  unconditional  growth  model,  VO2  (L/min)  increased  by   0.01±0.004  per  year.    Slope  variance  was  significant  (p<0.001)  indicating  there  was   variation  in  slope  among  participants.    To  ensure  model  fit  did  not  improve  with  the   addition  of  covariates  to  the  slope  and  intercept  level  of  level  2,  a  model  that   included  CA,  gender,  and  weight  at  level  2  was  run.    Deviance  in  the  model  with  the   covariates  was  -­‐1016.49  and  continued  to  move  farther  away  from  zero.      Slope   variance  remained  significant  (p<0.001)  and  gender  was  significant  in  the  model   with  covariates  (-­‐0.02±0.007).    Thus,  there  was  some  variance  in  slope  among   participants  in  sweeping  VO2  (L/min)  over  four  years.    Gender  (0=males,  1=females)   explained  some  of  this  variance  with  being  female  decreasing  VO2  by  -­‐0.02  L/min   when  controlling  for  CA  and  weight.    However,  since  model  fit  did  not  improve  with   the  addition  of  time  and  covariates,  further  analysis  was  not  appropriate.    Table  18   is  a  summary  of  all  models  for  sweeping  expressed  as  absolute  VO2.    Figure  16   shows  average  VO2  (L/min)  by  age  for  years  1  for  sweeping.               110   Figure  16:  Average  VO2  (L/min)  for  year  1  by  age  for  sweeping.                                                 111   Table  18:  Sweeping  Absolute  VO2  (L/min)  in  youth  over  time.               Unconditional          Model  with   Model       Null  Model   Growth  Model            Covariates   Variables   Fixed  effect     Estimates   Estimates                Estimates             Constant  (π0)     0.63±0.009   0.60±0.01                0.40±0.06      Gender                                                -­‐0.02±0.02      CA                        0.0007±0.007      Weight                                                0.006±0.001     Time  (π1)                                  0.01±0.004                0.08±0.02                    Gender                      -­‐0.02±0.007^      CA                        -­‐0.003±0.002      Weight                                            -­‐0.0001±0.0004     Random  effects   Level-­‐1   Level-­‐1                        Level-­‐1   Constant  (e)     0.09±0.009   0.08±0.007                            0.08±0.007         Level-­‐2   Level-­‐2                        Level-­‐2   Intercept  (r0)     0.10±0.01   0.01±0.11                    0.008±0.09   Slope  (r1)         0.0008±0.03                      0.0006±0.02     Deviance      -­‐904.3     -­‐928.41                      -­‐1016.49   Change  in  deviance            24.15*                                                88.07*   Estimated  parameters      3                  6       12                       Fixed  effects:  coefficients  ±  Standard  Deviation  (S.D.)  (VO2,  L/min)   Random  effects:  coefficients  ±  S.D.  (VO2,  L/min)   ^p<0.05  if  2  x  S.D.  for  predictor  variables  of  slope   #Slope  remained  significant  in  the  final  model  (p<0.05)   *p<0.05  for  change  in  deviance  from  previous  model   Aerobics:  Relative  VO2  (RVO2;  ml/kg/min)     A  null  model,  which  included  only  the  dependent  variable  VO2  (ml/kg/min),   was  run  for  aerobics.    The  null  model  was  run  to  determine  deviance  for  model  fit   and  to  calculate  ICC.    The  null  model  produced  a  deviance  of  3274.45  and  3   estimated  parameters.    The  ICC  was  calculated  from  the  null  model  to  be  0.48  or   48%.    Since  ICC  was  not  close  to  zero,  HLM  was  the  appropriate  statistical  analysis.     An  unconditional  growth  model  was  then  run  using  deviance  and  number  of   estimated  parameters  from  the  null  model.    The  unconditional  growth  model     112   included  the  dependent  variable  and  time  at  level  1.    It  was  run  to  determine  if   model  fit  improved  with  the  addition  of  time  to  the  model  and  to  determine  if  there   was  a  difference  in  slope  variance  among  participants.    From  the  unconditional   growth  model,  VO2  decreased  by  0.74±0.12  ml/kg/min  per  year.    The  unconditional   growth  model  produced  a  deviance  of  3215.56  with  6  estimated  parameters  and   slope  variance  (0.73±0.86)  was  significant  (p<0.001).    Since  model  fit  improved   from  the  null  model  to  the  unconditional  growth  model  (indicated  by  deviance   moving  closer  to  zero)  and  slope  variance  was  significant,  future  analysis  with   predictor  variables  was  appropriate.     Each  predictor  variable  was  then  entered  independently  into  the   unconditional  growth  model  at  level  2  at  the  slope  and  intercept  level.    Predictor   variables  included  BSA,  REE,  maturity,  LL,  BF,  and  VE.    VE  (-­‐0.06±0.02)  was  the  only   significant  predictor  variable  at  the  slope  level  at  level  2  (p<0.05).    BSA  (0.80±0.43),   REE  (-­‐0.13±0.08),  maturity  (-­‐0.03±0.23),  LL  (0.007±0.01),  and  BF  (0.03±0.02)  were   not  significant  at  the  slope  level  of  level  2  (p>0.05).    A  model,  which  included  only   the  covariates  at  level  2  at  both  the  slope  and  intercept  level,  was  then  run.    The   covariates  were  CA  and  gender.    Deviance  from  the  model  with  covariates  was   3199.99  with  10  estimated  parameters.    VE,  the  only  significant  predictor  variable,   was  then  entered  into  the  model  with  the  covariates  at  the  slope  and  intercept  level   of  level  2.    VE  (-­‐0.12±0.03)  remained  significant  and  was  included  in  the  final  model   of  best  fit.    In  the  final  model,  VE  and  CA  were  significant  at  slope  level  in  level  2.     However,  slope  variance  remained  significant  (p<0.05).    Thus,  VO2  decreased  by   0.74  ml/kg/min  per  year.    With  each  one  unit  increase  in  VE  (L/min),  VO2  decreased     113   by  0.12  ml/kg/min.    With  each  one  unit  increase  in  CA  (years),  VO2  increased  by   0.23  ml/kg/min.    Table  19  summarizes  the  results  from  the  models  for  aerobics   RVO2.    Figure  17  shows  average  VO2  (ml/kg/min)  by  age  for  years  1  for  aerobics.         Figure  17:  Average  VO2  (ml/kg/min)  for  year  1  by  age  for  aerobics.                                   114   Table  19:  Aerobics  Relative  VO2  (ml/kg/min)  in  youth  over  time.               Model       Null  Model   Variables   Fixed  effects                           Estimates   Constant  (π0)     16.44±0.26        Gender            CA              VE                 Time  (π1)            Gender            CA              VE             Random  effects   Level-­‐1     Constant  (e)       9.01±3.00         Level-­‐2     Intercept  (r0)     8.25±2.87   Slope  (r1)           Deviance                                3274.45   Change  in  deviance       Estimated  parameters              3                  Unconditional                        Model  with                          Final                  Growth  Model            covariates                        model                          Estimates                          18.28±0.41                              Estimates                    Estimates            19.94±1.25                10.17±2.37            -­‐1.09±0.82                    -­‐1.28±0.75            -­‐0.29±0.16                      -­‐0.98±0.24                        0.45±0.12                        -­‐0.74±0.12                            -­‐0.41±0.37                    1.69±0.54                                              -­‐0.22±0.23                      -­‐0.17±0.22                    0.04±0.04                0.23±0.06^                        -­‐0.12±0.27^                        Level-­‐1                    Level-­‐1                      Level-­‐1                    6.89±2.62                                            6.89±2.62                  6.89±2.62                        Level-­‐2                    Level-­‐2                      Level-­‐2                    15.57±3.94                                          14.72±3.84                11.08±3.33                      0.73±0.86                                      0.71±0.84                    0.45±0.68#                        3215.56                                                      3199.90                    3174.94                            58.89*                                                      15.66*                                  25.00*     6       10                            12     Fixed  effects:  coefficients  ±  Standard  Deviation  (S.D.)  (VO2,  ml/kg/min)   Random  effects:  coefficients  ±  S.D.  (VO2,  ml/kg/min)   ^p<0.05  if  2  x  S.D.  for  predictor  variables  of  slope   #Slope  remained  significant  in  the  final  model  (p<0.05)   *p<0.05  for  change  in  deviance  from  previous  model   Basketball:  Relative  VO2  (RVO2;  ml/kg/min)     The  null  model,  which  included  only  the  dependent  variable  VO2  ml/kg/min,   was  run  for  basketball.    The  null  model  was  created  to  determine  deviance  and  to   calculate  ICC.      For  relative  VO2  (ml/kg/min)  for  basketball,  the  null  model   produced  a  deviance  of  3984.83  with  3  estimated  parameters.    ICC  was  calculated  as   0.58  or  58%.      An  unconditional  growth  model  was  then  run,  which  included  the   dependent  variable  and  time  at  level  1.    The  unconditional  growth  model  was  run  to   determine  if  there  was  variation  in  slope  among  participants  and  if  model  fit   improved  with  the  addition  of  time  at  level  1.    The  unconditional  growth  model     115   produced  a  deviance  of  3883.43  with  6  estimated  parameters  and  slope  variance   (2.37±1.54)  was  significant  (p<0.001).    It  was  appropriate  to  add  predictor  variables   to  the  model  since  model  fit  improved  with  time  at  level  1  and  there  was  a   difference  in  slope  variance  among  participants.    In  the  unconditional  growth  model,   VO2  (ml/kg/min)  was  found  to  decrease  by  1.80±0.21  each  year.       Each  predictor  variable  was  then  entered  into  the  unconditional  growth   model  independently  at  the  slope  and  intercept  level  of  level  2  to  determine   significant  predictor  variables.    VE  (-­‐0.06±0.02)  was  the  only  significant  predictor   variable  at  the  slope  level  in  level  2  (p<0.05).    BSA  (0.30±0.80),  REE  (-­‐0.03±0.14),  LL   (0.02±0.03),  maturity  (0.10±0.41)  and  BF  (0.02±0.03)  were  not  significant  (p>0.05).     Covariates  CA  and  gender  were  then  entered  into  a  model  at  the  slope  and  intercept   level  in  level  2.    Since  VE  was  the  only  significant  predictor  variable  independently,   it  was  the  only  predictor  variable  entered  into  the  model  that  included  the   covariates  CA  and  gender.    VE  (-­‐0.05±0.03)  remained  significant  and  was  therefore   included  in  the  final  model.    Thus,  VO2  decreased  by  1.80  ml/kg/min  per  year.    VE   was  the  only  significant  predictor  variable  at  the  slope  level.    With  every  one-­‐unit   increase  in  VE  (L/min),  VO2  decreased  by  0.05  ml/kg/min.    However,  slope  variance   remained  significant  (p<0.001)  meaning  that  the  predictor  variables  included  in  the   final  model  could  not  explain  all  of  the  variance  in  slope  among  participants.      Table   20  provides  a  summary  of  model  for  relative  VO2  (ml/kg/min)  for  basketball.     Figure  18  shows  average  VO2  (ml/kg/min)  by  age  for  years  1  for  basketball.             116   Figure  18:  Average  VO2  (ml/kg/min)  for  year  1  by  age  for  basketball.                                                   117   Table  20:  Basketball  Relative  VO2  (ml/kg/min)  in  youth  over  time.               Model       Null  Model   Variables   Fixed  effects                           Estimates   Constant  (π0)     31.55±0.56        Gender            CA              VE                 Time  (π1)            Gender            CA              VE             Random  effects   Level-­‐1     Constant  (e)                              29.43±5.42         Level-­‐2     Intercept  (r0)     40.16±6.34   Slope  (r1)           Deviance                                3984.83   Change  in  deviance       Estimated  parameters              3                  Unconditional                        Model  with                          Final                  Growth  Model            covariates                        model                          Estimates                          36.04±0.76                              Estimates                    Estimates            48.09±2.11                28.09±2.69            -­‐7.98±1.31                      -­‐5.79±1.15            -­‐0.80±0.28                      -­‐1.46±0.32                        0.32±0.08                        -­‐1.80±0.21                            -­‐2.62±0.65                -­‐0.05±1.12                                                0.55±0.41                        0.18±0.38                  -­‐0.14±0.08                -­‐0.03±0.11                        -­‐0.05±0.03^                        Level-­‐1                    Level-­‐1                      Level-­‐1                    20.10±4.50                                      20.10±4.48                20.10±4.48                        Level-­‐2                    Level-­‐2                      Level-­‐2                    54.90±7.41                                        34.37±5.86            27.74±5.527                      2.37±1.54                                      2.18±1.48                    2.00±1.41#                        3883.43                                                      3798.45                    3780.48                          101.40*                                                          84.98*                                    102.95*     6       10                            12     Fixed  effects:  coefficients  ±  Standard  Deviation  (S.D.)  (VO2,  ml/kg/min)   Random  effects:  coefficients  ±  S.D.  (VO2,  ml/kg/min)   ^p<0.05  if  2  x  S.D.  for  predictor  variables  of  slope   #Slope  remained  significant  in  the  final  model  (p<0.05)   *p<0.05  for  change  in  deviance  from  previous  model     Laundry:  Relative  VO2  (RVO2;  ml/kg/min)     The  null  model  for  relative  VO2  (ml/kg/min)  for  laundry,  which  included  the   dependent  variables,  was  created  to  determine  deviance  for  model  comparison  and   to  calculate  ICC.  The  null  model  produced  a  deviance  of  3068.44  with  3  estimated   parameters.    The  ICC  was  calculated  as  0.54  or  54%.    Since  ICC  was  not  close  to  zero,   HLM  was  the  appropriate  statistical  analysis.    An  unconditional  growth  model  was   then  created.    The  unconditional  growth  model  included  the  dependent  variable,   VO2,  and  time  at  level  1.    Using  deviance  from  the  null  model,  the  unconditional     118   growth  model  produced  a  deviance  of  2861.14  with  6  estimated  parameters  and   slope  variance  was  significant  (p=0.026).    Since  deviance  moved  closer  to  zero,  this   indicated  that  model  fit  improved  with  the  addition  of  time.    It  was  also  appropriate   to  add  predictor  variables  to  the  model  since  slope  variance  was  significant,   meaning  there  was  variation  in  slope  among  participants.    From  the  unconditional   growth  model,  VO2  (ml/kg/min)  decreased  by  1.05±0.08  per  year.       Each  predictor  variable  was  entered  into  the  unconditional  growth  model   independently  at  the  slope  and  intercept  level  of  level  2.    BSA  (0.82±0.28),  REE  (-­‐ 0.21±0.06),  LL  (0.03±0.01)  and  VE  (-­‐0.11±0.02)  were  all  significant  at  the  slope  level   in  level  2  while  maturity  (0.22±0.15)  and  BF  (0.02±0.009)  were  not.    CA  and  gender   were  then  entered  into  a  model  at  the  slope  and  intercept  level  of  level  2.    Each   predictor  variable  that  was  found  significant  was  then  entered  into  the  model   independently  with  the  covariates.    BSA  (0.72±0.35),  REE  (-­‐0.20±0.06),  LL   (0.02±0.01),  and  VE  (-­‐0.15±0.03)  were  all  significant  at  the  slope  level  (p<0.05).   BSA,  REE,  LL,  and  VE  were  included  in  the  final  model  but  only  BSA,  LL,  and  VE   remained  significant  (p<0.05).    For  every  one-­‐unit  increase  in  BSA  (m2)  and  LL  (cm),   VO2  increased  by  2.50  ml/kg/min  and  0.03  ml/kg/min,  respectively.    For  every  one-­‐ unit  increase  in  VE  (L/min),  VO2  decreased  by  0.25  ml/kg/min.    CA  was  also   significant  indicating  that  for  every  one-­‐unit  increase  in  CA  (years),  VO2  decreased   by  0.12  ml/kg/min.    Slope  variance  was  no  longer  significant  (p>0.500)  in  the  final   model,  meaning  the  predictor  variables,  BSA,  LL,  VE  and  CA,  explained  all  of  the   variance  in  slope  among  participants.    Table  21  provides  a  summary  of  model  for     119   relative  VO2  (ml/kg/min)  for  laundry.  Figure  19  shows  average  VO2  (ml/kg/min)  by   age  for  years  1  for  laundry.         Figure  19:  Average  VO2  (ml/kg/min)  for  year  1  by  age  for  laundry.                                       120   Table  21:  Laundry  Relative  VO2  (ml/kg/min)  in  youth  over  time.               Model       Null  Model   Variables   Fixed  effects                           Estimates   Constant  (π0)     12.29±0.23        Gender            CA              BSA              LL              VE              REE                 Time  (π1)            Gender            CA              BSA              LL              VE              REE             Random  effects   Level-­‐1     Constant  (e)       5.69±2.39         Level-­‐2     Intercept  (r0)     6.74±2.60   Slope  (r1)           Deviance                                3068.44   Change  in  deviance       Estimated  parameters              3                  Unconditional                        Model  with                          Final                  Growth  Model            covariates                        model                          Estimates                          14.91±0.35                                                Estimates                    Estimates          17.47±0.88                26.95±2.77        -­‐1.69±0.57                          0.08±0.37        -­‐0.97±0.12                            0.30±0.13                -­‐13.00±1.27                        0.16±0.03                        1.00±0.09                        0.28±0.18                        -­‐1.05±0.08                            -­‐1.32±0.23                -­‐2.64±0.87                                                0.18±0.15                        -­‐0.16±0.13                    0.07±0.03              -­‐0.12±0.04^                          2.50±0.50^                          0.03±0.01^                        -­‐0.25±0.03^             -­‐0.0007±0.06                        Level-­‐1                    Level-­‐1                      Level-­‐1                    3.57±1.89                                            3.54±1.88                  3.23±1.80                        Level-­‐2                    Level-­‐2                      Level-­‐2                    13.71±3.70                                          7.27±2.70                      1.11±1.05                      0.17±0.42                                    0.15±0.38                    0.002±0.05                        2861.14                                                      2750.36                    2586.84                        207.29*                                                    110.78*                                  163.51*     6       10                            16     Fixed  effects:  coefficients  ±  Standard  Deviation  (S.D.)  (VO2,  ml/kg/min)   Random  effects:  coefficients  ±  S.D.  (VO2,  ml/kg/min)   ^p<0.05  if  2  x  S.D.  for  predictor  variables  of  slope   #Slope  remained  significant  in  the  final  model  (p<0.05)   *p<0.05  for  change  in  deviance  from  previous  model     Sweeping:  Relative  VO2  (RVO2;  ml/kg/min)     The  null  model,  which  included  only  the  dependent  variable  VO2   (ml/kg/min)  for  sweeping,  was  run.    The  null  model  was  created  to  determine   deviance  for  model  comparison  and  to  calculate  ICC.    The  null  model  produced  a   deviance  of  3111.16  with  3  estimated  parameters.    ICC  was  calculated  as  0.57  or   57%,  which  indicated  that  HLM  was  the  appropriate  statistical  analysis  since  ICC     121   was  not  close  to  zero.    An  unconditional  growth  model  was  then  run,  which  included   the  dependent  variable  and  time  at  level  1.    The  unconditional  growth  model   produced  a  deviance  of  2895.77  with  6  estimated  parameters.    Since  deviance   moved  closer  to  zero,  this  indicated  that  model  fit  improved  with  the  addition  of   time.    Slope  variance  was  significant  (p<0.001),  indicating  there  was  variance  in   slope  among  participants  and  it  was  appropriate  to  add  predictor  variables  to  the   model.    From  the  unconditional  growth  model,  VO2  (ml/kg/min)  decreased  by  1.16   ml/kg/min  per  year.       Each  predictor  variable  was  then  entered  into  the  model  independently  at   level  2  at  both  the  slope  and  intercept  level.    Maturity  (0.43±0.18),  BSA  (1.32±0.30),   REE  (-­‐0.23±0.06),  LL  (0.02±0.01),  and  VE  (-­‐0.09±0.02)  were  significant  at  the  slope   level  in  level  2  (p<0.05).    BF  (0.02±0.01)  was  not  significant.    CA  and  gender  were   then  added  to  the  model  as  covariates  at  the  slope  and  intercept  level  in  level  2.     Predictor  variables  that  were  found  significant  (maturity,  BSA,  REE,  LL,  and  VE)   were  then  added  to  the  model  with  the  covariates  at  the  slope  and  intercept  level  of   level  2  one  at  a  time.    BSA  (1.43±0.47),  REE  (-­‐0.22±0.07),  and  VE  (-­‐0.12±0.02)   remained  significant  at  the  slope  level  in  the  model  with  the  covariates  (p<0.05).     Maturity  (0.30±0.25)  was  no  longer  significant.    BSA,  REE,  and  VE  were  included  in   the  final  model  but  only  BSA  and  VE  remained  significant  as  did  CA  and  gender   (p<0.05).    Thus,  for  every  one-­‐unit  increase  in  BSA  (m2),  VO2  increased  by  2.78   ml/kg/min.    For  every  one-­‐unit  increase  in  CA,  gender,  and  VE,  VO2  decreased  by   0.09,  0.33,  and  0.17  ml/kg/min,  respectively.  In  the  final  model,  slope  variance  was   no  longer  significant  (p=0.196),  meaning  the  predictor  variables  explained  all  of  the     122   variance  in  slope  among  participants.    Table  22  provides  a  summary  of  model  for   relative  VO2  (ml/kg/min)  for  sweeping.    Table  23  is  a  summary  of  all  final  HLM   models.    Figure  20  shows  average  VO2  (ml/kg/min)  by  age  for  years  1  for  sweeping.         Figure  20:  Average  VO2  (ml/kg/min)  for  year  1  by  age  for  sweeping.                                   123   Table  22:  Sweeping  Relative  VO2  (ml/kg/min)  in  youth  over  time.               Model       Null  Model   Variables   Fixed  effects                           Estimates   Constant  (π0)     14.41±0.27        Gender            CA              BSA              VE              REE                 Time  (π1)            Gender            CA              BSA              VE              REE             Random  effects   Level-­‐1     Constant  (e)       6.81±2.61         Level-­‐2     Intercept  (r0)     9.19±3.03   Slope  (r1)           Deviance                                3111.16   Change  in  deviance       Estimated  parameters              3                  Unconditional                        Model  with                          Final                  Growth  Model            covariates                        model                          Estimates                          17.31±0.41                                          Estimates                    Estimates          18.61±1.03                21.12±2.47          -­‐0.86±0.64                        0.18±0.43          -­‐1.30±0.13                      -­‐0.08±0.13                -­‐14.29±1.37                      0.68±0.07                      0.58±0.20                        -­‐1.16±0.09                            -­‐0.95±0.28                -­‐0.29±0.87                                              -­‐0.14±0.18                  -­‐0.33±0.16^                    0.12±0.04              -­‐0.09±0.04^                          2.77±0.48^                        -­‐0.17±0.02^                        -­‐0.06±0.07                        Level-­‐1                    Level-­‐1                      Level-­‐1                    3.61±1.90                                            3.61±1.90                  3.61±1.90                        Level-­‐2                    Level-­‐2                      Level-­‐2                    20.13±4.49                                        9.83±3.14                      1.03±1.02                      0.57±0.76                                    0.49±0.70                      0.09±0.30                        2895.77                                                      2756.94                    2605.94                          215.39*                                                    138.83*                                  151.0*     6       10                            16     Fixed  effects:  coefficients  ±  Standard  Deviation  (S.D.)  (VO2,  ml/kg/min)   Random  effects:  coefficients  ±  S.D.  (VO2,  ml/kg/min)   p<0.05  if  2  x  SD   *p<0.05  for  change  in  deviance  from  previous  model                 124   Table  23:  Summary  of  all  HLM  models  for  lifestyle  activities.   Model   Slope  (change  in   VO2  over  time)   Aerobics  (L/min)   +0.04   Basketball  (L/min)   +0.05   Laundry  (L/min)   +0.008   Sweeping  (L/min)   +0.01   Aerobics   -­‐0.74   (ml/kg/min)   Basketball   -­‐1.80   (ml/kg/min)   Laundry   -­‐1.05   (ml/kg/min)   Sweeping   -­‐1.16   (ml/kg/min)     Significant   Predictor  Variables   N/A   BSA,  CA   N/A   N/A   VE,  CA   Slope  variance  in   final  model   N/A   Significant   N/A   N/A   Significant   VE   Significant   BSA,  VE,  LL,  CA   Not  significant   BSA,  VE,  CA,   Gender   Not  significant   Discussion     The  purpose  of  this  study  was  to  examine  change  in  energy  expenditure   (VO2)  expressed  in  absolute  (L/min)  and  relative  (ml/kg/min)  terms  during  four   lifestyle  activities  over  four  years  in  children  and  adolescents.    These  four  physical   activities  were  selected  because  they  are  activities  youth  participate  in  on  a  regular   basis  (laundry  and  sweeping)  or  are  skill-­‐based  activities  (aerobics  and  basketball).     A  secondary  purpose  was  to  examine  the  factors  that  influence  (predict)  this  change   in  VO2.    It  was  hypothesized  that  VO2  would  decrease  over  four  years  and  BSA  would   be  a  significant  predictor  of  change  in  energy  expenditure  for  all  four  physical   activities.    In  this  study,  the  relative  models  (ml/kg/min)  provided  a  better  model  fit   compared  to  the  absolute  models  for  all  four  lifestyle  physical  activities.    While  BSA   was  significant  for  laundry  and  sweeping,  VE  was  the  only  significant  predictor   variable  for  all  four  physical  activities.     125     Traditionally,  change  in  energy  expenditure  (often  referred  to  as  economy)   has  been  expressed  in  relative  terms  (ml/kg/min)2,  3.    In  this  study,  VO2  was   expressed  in  absolute  (L/min)  and  relative  (ml/kg/min)  terms  in  two  separate  HLM   models  for  each  of  the  four  physical  activities.    There  has  been  considerable  debate   about  how  to  best  scale  and  express  VO2  33  .    VO2  was  expressed  in  absolute  terms   (L/min)  with  weight  as  a  covariate  to  take  ratio  scaling  into  account.    However,   model  fit  did  not  improve  with  the  addition  of  time  and  the  change  in  VO2  was  small   (0.002  to  0.05  L/min)  per  year,  which  did  not  allow  for  much  variation  in  slope   among  participants.    For  aerobics  and  laundry,  the  small  change  in  VO2  resulted  in   non-­‐linear  models  and  the  data  did  not  fit  the  model.    Therefore,  in  the  current   study,  expressing  VO2  in  absolute  terms  was  not  appropriate  for  examining  change   in  energy  expenditure.     Previous  studies  addressing  change  in  economy  (ml/kg/min)  with   chronological  age  in  youth  have  focused  primarily  on  walking  and  running  and  have   found  that  walking  and  running  VO2  decreased  with  chronological  age  in  youth5,  23.     This  has  been  shown  in  cross-­‐sectional  studies  comparing  children  and  adults2,  3  and   children  and  adolescents6.    Previous  longitudinal  studies  have  further  shown  that   with  increasing  age,  walking  and  running  economy  decreases  in  children23  and   adolescents  into  adulthood5.    Very  limited  information  is  available  related  to  change   in  economy  in  physical  activities  other  than  walking  or  running.      Rowland  et  al.   compared  cycling  economy  between  boys  and  men  and  found  no  difference  in   between  groups63.    In  contrast,  Turley  et  al.  found  men  and  women  are  more   economical  when  cycling  at  40  and  60  watts  compared  to  boys  and  girls78.    It  should     126   be  noted  that  due  to  body  size,  40  and  60  watts  could  be  difficult  for  a  child  but  a   light  intensity  for  an  adult.    In  order  for  differences  in  economy  to  be  compared,   absolute  intensity  (speed  or  watts)  must  be  matched  between  groups.    This  can   make  it  difficult  to  compare  economy  between  child  and  adults  in  various  physical   activities  because  a  moderate  intensity  on  a  cycle  ergometer,  for  example,  may  be  a   light  intensity  for  an  adult.    In  the  current  study,  change  in  energy  expenditure  for   four  lifestyle  physical  activities  was  compared.    While  participants  were  read  a   standardized  script  prior  to  each  activity,  intensity  was  not  measured.    Heart  rate   was  compared  for  each  activity  across  the  four  years.    In  all  four  activities,  heart  rate   significantly  decreased  each  year.    While  this  may  suggest  intensity  was  not   matched  year-­‐to-­‐year,  it  could  also  be  due  to  the  change  in  heart  rate  during   submaximal  exercise  with  age  in  children.    Similar  to  previous  findings  with  walking   and  running  expressed  in  weight  relative  terms,  energy  expenditure  decreased  over   time  during  aerobics,  shooting  hoops  (basketball),  a  laundry  task,  and  sweeping  by   0.74,  1.80,  1.05,  and  1.16  ml/kg/min  per  year,  respectively.       The  only  common  predictor  variable  among  the  four  physical  activities  in   this  study  was  VE.    Allor  et  al.  also  found  when  girls  and  women  were  matched  for   weight  and  height,  girls  expended  more  energy  and  had  a  higher  ventilation  and   respiratory  rate  during  walking  and  running4.    Maliszewski  and  Freedson  found   men  have  higher  ventilation  than  boys,  although  not  matched  for  size,  when  running   at  absolute  (9.6kph)  and  relative  (3.71  leg  lengths  per  second)  speeds1.    It  is  difficult   to  compare  actual  values  of  VE  across  studies  due  to  different  physical  activities  and   intensities.  However,  one  would  expect,  as  children  grow,  ventilation  will  increase     127   during  submaximal  activity79.    That  was  not  the  case  in  the  current  study.    VE   increased  each  year  in  aerobics  but  stayed  relatively  the  same  across  all  four  years   for  basketball,  laundry,  and  sweeping.    Participants  were  instructed  to  complete  the   same  task  (read  a  script)  for  all  four  activities  each  year.    However,  there  was  no   measure  to  ensure  intensity  of  the  activities  was  standardized  like  speed  in  walking   or  running.    Participants  may  have  adjusted  their  intensity  to  a  comfortable  level.   Respiratory  rate  and  tidal  volume  were  also  not  measured  in  this  study  so  it  is   unclear  why  VE  did  not  increase  over  the  four  years  for  basketball,  laundry,  and   sweeping.    While  VE  was  a  significant  predictor  variable  for  all  four  physical   activities  similar  to  that  found  by  Allor  et  al.4,  VE  in  this  study  did  not  increase  with   age,  possibly  indicating  participants  were  not  working  at  the  same  intensity  each   year.     BSA  has  been  previously  associated  with  differences  in  energy  expenditure   between  children  and  adults.    Rowland  et  al.  found  boys  and  girls  expend  more   energy  when  running  on  a  treadmill  at  an  absolute  intensity  compared  to  adults   when  VO2  is  expressed  as  ml/kg/min2,  3.    However,  when  VO2  was  expressed   relative  to  body  surface  area  (ml/m2/min)  the  difference  in  energy  expenditure   between  children  and  adults  disappeared2,  3.    This  is  in  accordance  with  the  Surface   Law,  which  states  that  smaller  animals,  such  as  children,  expend  more  energy  to   maintain  body  temperature61.    In  the  current  study,  similar  to  previous  literature,   BSA  was  found  to  influence  change  in  energy  expenditure  for  laundry  and  sweeping.     However,  BSA  did  not  influence  change  in  energy  expenditure  for  aerobics  or     128   basketball.    It  is  unknown  why  there  is  a  difference  in  findings  among  the  four   physical  activities  but  it  could  be  due  to  the  self-­‐selected  intensity  of  each  activity.     Leg  length  was  significant  for  the  laundry  trial  only.    Typically,  stride   frequency  is  related  to  energy  expenditure,  not  leg  length11.    However,  for  the   laundry  trial  in  this  study,  stride  frequency  was  not  measured.    For  the  laundry  trial,   after  folding  5  towels,  participants  had  to  walk  10  feet  between  2  tables  to  collect  5   more  towels,  then  walk  10  feet  back  to  the  first  table.    While  folding  the  towels,   participants  were  stationary.    Leg  length  in  this  case  is  most  likely  related  to  the   walking  portion  of  the  laundry  trial,  not  the  actual  folding  of  the  towels  since   participants  were  standing  still.     Another  factor  thought  to  contribute  to  change  in  energy  expenditure  is   maturation14.  Individuals  do  not  grow  and  develop  at  the  same  rate  and  instead  vary   in  their  timing  and  tempo34.    Therefore,  a  measure  of  maturity  should  be  included   when  examining  change  in  energy  expenditure  in  youth.    Maturity  status  can  be   determined  by  a  number  of  different  methods  including  stages  of  sexual  maturation   developed  by  Tanner,  skeletal  age,  or  age  at  peak  height  velocity  making  comparison   among  studies  difficult.    In  general,  studies  examining  change  in  energy  expenditure   in  children  and  adolescents  group  participants  by  age  and  ignore  maturity  status.   Of  the  studies  that  have  examined  the  effects  of  maturation  on  energy   expenditure,  the  results  are  equivocal.    Segers  et  al  examined  running  economy  in   boys  who  played  soccer  grouped  by  maturity  status32.    Maturity  status  was   determined  by  skeletal  age  using  the  Tanner-­‐Whitehouse  method.    No  difference  in   running  economy  was  found  between  early  and  late  maturing  boys32.    However,  this     129   study  had  a  small  sample  size  consisting  of  six  early  and  seven  late  maturers.    In  a   longitudinal  study,  Welsman  and  Armstrong  examined  changes  in  submaximal  VO2   related  to  age,  gender,  and  maturation33.    Participants  were  measured  annually  from   age  11  to  13.    Maturity  status  was  determined  by  pubic  hair  development  using   stages  developed  by  Tanner.    Maturity  status  was  found  to  have  no  effect  on   submaximal  VO2.    They  instead  found  skinfold  thickness  and  body  mass  to  have  the   greatest  influence  on  submaximal  VO2.  This  indicates  that  body  mass  moved  during   submaximal  exercise  impacts  VO2  not  differences  in  maturity  status  among   participants33.    This  is  not  surprising  since  there  is  no  proposed  mechanism  for  why   maturity  status  assessed  by  stages  developed  by  Tanner  is  related  to  differences  in   submaximal  VO2.       One  study  has  found  maturity  status  to  influence  change  in  energy   expenditure  during  running.    Spencer  et  al.  used  data  from  the  Saskatchewan   Growth  and  Development  Study14.  In  this  study,  maturation  was  assed  by  estimated   age  at  peak  height  velocity.    The  authors  found  that  late  maturing  boys  from  10-­‐14   years  old  had  better  running  economy  compared  to  early  maturing  boys  when   matched  for  chronological  age.    At  age  12  and  13,  average  maturing  boys  were  found   to  be  more  economical  than  early  maturers14.    In  the  current  study,  maturation  was   determined  by  estimated  APHV  for  each  participant.    Due  to  the  small  sample  size   for  early  and  late  maturers,  participants  were  classified  as  pre-­‐APHV  and  post-­‐ APHV.    However,  in  contrast  to  findings  by  Spencer  et  al.,  maturation  did  not   influence  change  in  energy  expenditure  in  the  four  physical  activities  in  this  study.       130   The  current  study’s  lack  of  participants  in  the  early  and  late  groups  could  explain   the  difference  in  findings  compared  to  the  study  by  Spencer.     For  laundry  and  sweeping,  in  the  final  model,  slope  was  not  significant.    This   means  that  the  predictor  variables  VE,  CA,  and  BSA  explain  all  of  the  difference  in   change  in  energy  expenditure  among  participants.    For  aerobics  and  basketball,   slope  remained  significant  in  the  final  model  indicating  that  the  predictor  variables   in  this  study  could  not  explain  all  of  the  variance  in  slope  among  participants.    Other   factors  are  thought  to  influence  energy  expenditure  and  were  unable  to  be  included   in  analysis.  Although  RER  is  thought  to  be  related  to  change  in  energy  expenditure   in  children  and  adolescents,  it  was  not  included  in  the  models.    RER  was  calculated   from  VO2  and  VCO2  from  the  Oxycon.    However,  compared  to  Douglas  Bags,  the   Oxycon  does  not  produce  a  valid  measure  of  VCO277.    Thus,  despite  the  fact  that  RER   is  thought  to  influence  change  in  energy  expenditure,  it  could  not  be  included  in   analysis.     In  the  final  models  of  best  fit  (VO2  ml/kg/min),  slope  variance  was  still   significant  for  both  aerobics  (0.45±0.68;  p<0.05)  and  basketball  (2.00±1.41;   p<0.05),  indicating  that,  the  predictor  factors  entered  into  the  aerobics  and   basketball  models  were  unable  to  explain  all  of  the  variance  among  individuals  in   regards  to  slope.    Other  factors  have  been  identified  previously  that  are  related  to   change  in  economy  in  walking  and  running.    These  factors  were  not  included  in  the   current  study  because  they  were  not  measured  but  could  explain  the  remaining   slope  variance.    The  higher  metabolic  cost  in  the  younger  children  compared  to   older  children  could  be  due  to  cocontraction  of  agonist  and  antagonist  muscles12.       131   We  did  control  for  stride-­‐to-­‐stride  variation  and  temporal  structure  of  gait,  which   are  thought  to  develop  at  different  times  in  children  and  could  influence  change  in   energy  expenditure55.    There  was  also  a  skill  component  to  each  of  the  four   activities,  especially  basketball.    In  the  current  study,  there  was  no  measure  of  skill   and  the  decrease  in  energy  expenditure  could  be  partly  due  to  participants  simply   becoming  more  scheduled  at  the  different  activities.    Skill  associated  with  physical   activities  should  be  considered  in  future  studies  related  to  change  in  energy   expenditure.     There  were  strengths  associated  with  this  study.    This  was  a  mixed   longitudinal  study,  which  included  children  and  adolescents  participating  for  four   years.    This  study  included  lifestyle  physical  activities  that  until  the  current  study   have  not  been  examined  related  to  change  in  energy  expenditure.  Another  strength   of  this  study  was  including  many  predictor  variables  related  to  change  in  energy   expenditure  in  the  HLM  models.     There  were  limitations  related  to  this  study.    As  previously  mentioned,   physical  activity  intensity  was  not  well-­‐standardized  across  the  four  years.    Previous   studies  that  have  explained  change  in  economy  in  running  have  had  participants  run   at  the  same  absolute  intensity.    In  this  study,  we  did  not  have  participants  sweep,   shoot  hoops,  or  fold  towels  at  the  exact  same  rate  each  year.    Therefore,  we  cannot   determine  for  certain  that  participants  were  working  at  the  same  intensity  each   year.    Heart  rate  was  measured  and  compared  across  the  four  years  for  each  activity.     This  was  done  to  examine  exercise  intensity  over  time  for  each  physical  activity.     Heart  rate  significantly  decreased  over  time  for  each  physical  activity.    This  is  to  be     132   expected.    As  children  age,  submaximal  heart  rate  decreases  over  time.    This  makes   using  heart  rate  as  a  marker  of  intensity  difficult  since  heart  rate  should  decrease   over  time.         In  conclusion,  expressing  energy  expenditure  in  absolute  terms  (L/min)  was   not  appropriate  for  measuring  change  in  energy  expenditure  and  predictors  of   change  when  controlling  for  CA,  weight,  and  gender.    When  energy  expenditure  was   expressed  in  relative  terms  (ml/kg/min),  VO2  decreased  in  all  four  lifestyle  physical   activities  over  the  four  years.    VE  was  the  only  significant  predictor  for  all  four   activities.    Future  research  should  focus  on  standardizing  the  lifestyle  physical   activities  across  all  time  points,  including  and  examining  VE  as  a  predictor  variable,   and  including  other  factors  related  to  change  in  energy  expenditure  that  could  not   be  addressed  in  this  study.                           133   CHAPTER  5   SUMMARY  AND  FUTURE  RECOMMENDATIONS     The  purpose  of  this  dissertation  was  to  examine  longitudinal  changes  in   economy  and  energy  expenditure  in  children  and  adolescents.    To  the  author’s   knowledge,  this  is  the  first  longitudinal  study  to  include  children  and  adolescents,   males  and  females,  and  a  variety  of  physical  activities.    Six  physical  activities   (walking,  running,  aerobics,  laundry,  basketball,  and  sweeping)  were  examined,  and   energy  expenditure  was  expressed  in  absolute  terms  (L/min)  and  relative  terms   (ml/kg/min)  in  two  separate  HLM  models  for  each  activity.      The  major  findings   were  that  economy/energy  expenditure  decreased  over  time  for  the  six  physical   activities  and  that  ventilation  was  the  most  common  predictor  of  change  in   economy/energy  expenditure.         Absolute  VO2  models     Traditionally,  change  in  economy  (energy  expenditure)  is  expressed  as  VO2   in  relative  terms  (ml/kg/min)1.    However,  there  has  been  recent  debate  in  the   literature  over  how  to  express  VO2.    Creating  HLM  models  for  the  six  physical   activities  in  absolute  terms  and  including  weight  (kg)  as  a  covariate  is  an  approach   similar  to  ratio  scaling  (modeling  as  ml/kg/min).    However,  results  did  not  support   this  approach,  because  data  from  four  of  the  six  physical  activities  did  not  fit  the   model.    Previous  research  shows  VO2  (ml/kg/min)  decreases  over  time  in  children   and  adolescents5,  23.    The  absolute  models  (L/min)  in  the  current  study  all  showed   an  increase  in  VO2  over  time,  which  makes  sense  given  that  many  of  the  participants     134   were  still  growing,  or  simply  gained  weight,  even  if  their  height  did  not  change.   Results  from  the  absolute  models  did  not  support  the  hypotheses  for  Aim  1  that  VO2   would  decrease  over  time  for  the  six  physical  activities.    The  increase  in  VO2  (L/min)   from  year  to  year  was  small,  creating  very  little  variance  in  slope  among  individuals.   For  Aim  2,  BSA  was  a  significant  predictor  of  slope,  which  supported  the  hypothesis.     Results  from  this  analysis  should  be  used  with  caution  since  VO2  increased  over   time.    Since  the  data  did  not  fit  the  models  for  the  other  physical  activities,  the   hypotheses  for  Aim  2  were  not  supported.    Table  24  provides  an  overall  summary  of   the  absolute  models  for  the  six  physical  activities.    Based  on  the  results  of  the   current  study,  expressing  VO2  in  absolute  terms  was  not  an  appropriate  way  to   examine  change  in  economy  and  energy  expenditure  in  children  and  adolescents.     Table  24:  Overall  summary  of  absolute  VO2  HLM  models.   HLM  models   (L/min)   Change  in  VO2   per  year   Walking   Running   Aerobics   Basketball   Laundry   Sweeping     +0.04   +0.13   +0.04   +0.05   +0.008   +0.01   Significant   predictor   variables   N/A   Gender   N/A   BSA,  CA   N/A   N/A   Slope  variance   in  the  final   model   N/A   Significant   N/A   Significant   N/A   N/A   Relative  VO2  models     Previous  studies  examining  economy  during  walking  and  running  show  VO2   (ml/kg/min)  decreases  over  time  in  children  and  adolescents2,  3,  5,  23.    In  the  current   study,  similar  to  previous  research,  VO2  decreased  each  year  by  1.19  and  0.87     135   ml/kg/min  for  walking  and  running,  respectively,  in  children  and  adolescents.     These  results  support  the  hypotheses  for  Aim  1  (Hypotheses  1  and  2)  that  VO2   (ml/kg/min)  would  decrease  over  time  for  walking  and  running.    The  current  study   examined  change  in  energy  expenditure  over  time  in  children  and  adolescents  for   aerobics,  basketball,  laundry,  and  sweeping.    VO2  (ml/kg/min)  decreased  over  time   in  all  four  lifestyle  physical  activities.    This  supports  Hypotheses  3-­‐6  for  Aim  1  that   VO2  would  decrease  over  time  for  the  four  lifestyle  activities.    Similar  to  walking  and   running,  lifestyle  physical  activities  required  less  energy  to  complete  the  task  as   youth  aged.    Table  25  is  an  overall  summary  of  the  relative  models  for  the  six   physical  activities.     Table  25:  Overall  summary  of  relative  VO2  HLM  models.   HLM  models   (ml/kg/min)   Change  in  VO2   per  year   Walking   Running   Aerobics   Basketball   Laundry   Sweeping     -­‐1.19   -­‐0.87   -­‐0.74   -­‐1.80   -­‐1.05   -­‐1.16   Significant   predictor   variables   VE,  CA,  BSA,  LL   LL   VE,  CA   VE   BSA,  VE,  CA   BSA,  VE,  CA   Slope  variance   in  the  final   model   Significant   Significant   Significant   Significant   Not  Significant   Not  Significant   According  to  the  literature,  a  number  of  factors  are  thought  to  contribute  to   the  decrease  in  VO2  (ml/kg/min)  over  time.    These  factors  include  age2,  3,  resting   metabolic  rate7,  8,  body  size1,  gender9,  substrate  utilization10,  biomechanics11,  12,   training13,  ventilation2,  and  maturation14.    Based  on  previous  literature,  factors  for     136   the  current  study  were  identified  and  included  in  the  HLM  models.    Significant   predictor  variables  for  all  six  physical  activities  are  found  in  Table  22.       The  most  common  predictor  variable  was  VE,  which  was  significant  in  five  of   the  six  physical  activities.    This  does  not  support  hypotheses  1-­‐6  for  Aim  2.    Results   from  the  current  study  are  similar  to  Allor  et  al.4.    They  found  that  when  girls  and   women  were  matched  for  height  and  weight,  girls  had  a  higher  VE  and  expended   more  energy  than  women  during  walking  and  running4.    One  would  expect  VE  to   increase  over  time  as  children  grow.    That  was  not  always  the  case  in  the  current   study.    VE  increased  over  time  for  walking  and  aerobics,  but  not  running,  basketball,   laundry,  and  sweeping.  For  basketball,  laundry,  and  sweeping,  this  could  be  due  lack   of  control  of  the  workload  each  year,  even  though  participants  were  read  a   standardized  script.    It  is  surprising  that  VE  did  not  increase  each  year  for  running   since  speed  was  controlled.    This  could  be  due  to  participants  self-­‐selecting  their   pace  during  year  1.    It  could  also  be  due  to  respiratory  rate,  since  Allor  et  al.  found   respiratory  rate  was  higher  in  the  girls  compared  to  women4.    Unfortunately,   respiratory  rate  was  not  analyzed  in  the  current  study.    VE  is  not  commonly   recognized  as  a  factor  related  to  change  in  economy  and  energy  expenditure.     However,  the  current  study  suggests  VE  is  an  important,  common  factor  among  five   different  physical  activities.    Respiratory  rate  and  tidal  volume  were  not  measured   in  the  current  study.    Future  studies  should  address  components  of  VE  to  determine   what  specifically  is  influencing  economy.   It  has  been  well  documented  in  the  literature  that  economy  improves  with   CA5,  23.    Rowland  et  al.  found  men  are  more  economical  than  boys  during  running2.       137   Similar  results  were  found  for  girls3.    Ariens  et  al.  found  running  economy  improved   with  CA  for  boys  and  girls5.    In  the  current  study,  while  VO2  improved  over  time  in   all  six  physical  activities,  CA  was  only  a  significant  predictor  variable  for  walking,   aerobics,  laundry,  and  sweeping.  It  is  surprising,  that  in  contrast  to  the  literature,  CA   was  not  a  predictor  variable  for  running.    However,  previous  studies  do  not  include   CA  as  a  predictor  variable.    Instead,  participants  are  either  separated  into  groups   based  on  age  (e.g.  adults  and  children)  or  followed  over  time,  thus  CA  increases.     This  could  explain  the  contrasting  results  for  running  in  the  current  study  compared   to  previous  literature.    When  included  as  a  predictor  variable,  CA  explains  some,  but   not  all,  of  the  differences  in  economy  and  energy  expenditure  in  youth  over  time.   BSA  was  a  significant  predictor  variable  for  walking,  laundry,  and  sweeping.     It  was  hypothesized  that  BSA  would  be  a  significant  predictor  variable  for  all  six   physical  activities.    Results  for  BSA  support  hypotheses  1,  3,  and  5  but  not  2  and  4   for  Aim  2.    BSA  has  been  identified  as  a  factor  related  to  change  in  energy   expenditure  due  to  the  Surface  Law.    The  Surface  Law  states  that  oxygen   consumption  and  heat  production  is  higher  in  smaller  animals36.    Rowland  et  al.   scaled  VO2  relative  to  body  surface  area  and  found  that  there  was  no  longer  a   difference  in  economy  between  girls  and  women  during  running,  which  supports   the  Surface  Law2.    In  contrast,  Allor  et  al.  found  that  when  girls  and  women  were   matched  for  height  and  weight,  girls  had  a  higher  VO2  for  both  walking  (16.4±1.7  vs.   14.4±1.1  ml/kg/min)  and  running  (38.1±3.7  vs.  33.9±2.4  ml/kg/min)4.    Results   from  the  current  study  for  walking,  laundry,  and  basketball  support  those  of  Allor  et     138   al.  that  BSA  explains  some,  but  not  all,  of  the  differences  in  economy  and  energy   expenditure.     Previous  studies  have  identified  stride  frequency,  not  leg  length,  as  a  factor   related  to  economy.    Unnithan  and  Eston  found  boys  had  a  higher  VO2  and  stride   frequency  during  running  compared  to  men11.    However,  there  was  no  difference  in   the  oxygen  cost  per  stride  between  the  two  groups.    Stride  frequency  was  included   in  the  walking  and  running  HLM  models.    However,  leg  length,  not  stride  frequency,   was  significant.    Results  do  not  support  hypotheses  1  and  2  for  Aim  2.    For  running,   leg  length  was  the  only  significant  predictor  variable.    Differences  in  results  could  be   due  to  the  self-­‐selected  pace  for  running  and/or  due  to  the  fact  that  walking  and   participants  walked  overground  versus  on  a  treadmill.    Previous  research  has   primarily  required  participants  to  walk  or  run  on  a  treadmill,  which  may  propel   their  legs  forward.    Future  research  examining  economy  in  walking  and  running   should  focus  on  both  stride  frequency  and  leg  length  as  a  factor  related  to  change   over  time.   In  two  of  the  lifestyle  physical  activities,  laundry  and  sweeping,  slope  was  not   significant  in  the  final  HLM  model.    This  means  that  the  predictor  variables  BSA,  CA,   and  VE  explained  all  the  variance  in  slope  among  participants.    For  the  other  four   physical  activities,  slope  was  still  significant  in  the  final  model  and  could  not  be  fully   explained  by  the  predictor  variables  available.    There  are  other  factors  related  to   change  in  energy  expenditure  that  could  not  be  included  in  the  HLM  models  in  the   current  study.    RER  and  RMR  were  both  calculated  in  the  current  study.    However,   neither  was  used  in  the  analyses  due  to  lack  of  validity  for  assessing  VCO2  (when     139   using  the  portable  metabolic  analyzer),  which  is  included  in  RER,  and   multicollinearity  of  REE.    The  current  study  also  did  not  include  any  biomechanical   factors.    Previous  literature  has  identified  several  biomechanical  factors  related  to   economy.    Biomechanical  factors  such  as  cocontraction  of  agonist  and  antagonist   muscles12,  stride-­‐to-­‐stride  variability55,  and  optimal  stride  length54  were  not   measured  and  therefore  not  included  in  analyses.    Future  research  examining   change  in  economy  and  energy  expenditure  should  include  these  factors  to  explain   at  least  some  of  the  remaining  slope  variance  in  walking,  running,  aerobics,  and   basketball.     In  summary,  expressing  VO2  in  absolute  terms  (L/min)  was  not  appropriate   for  examining  change  in  economy  and  energy  expenditure  over  time  in  children  and   adolescents.    When  expressed  in  relative  terms  (ml/kg/min),  VO2  decreased  over   time  in  all  six  physical  activities.    VE  was  the  most  common  significant  predictor  of   change  in  energy  expenditure.    CA,  BSA,  and  LL  were  identified  as  significant   predictors  of  slope.    This  dissertation  added  to  the  current  literature  by  including   activities  beyond  walking  and  running,  examining  predictor  variable  related  to   economy  in  one  model,  and  by  including  participants  over  a  wide  age  range.    The   following  section  addresses  future  directions  for  this  line  of  research.     Recommendations  for  future  research     Further  research  on  change  in  economy  in  children  and  adolescents  will   provide  valuable  information  related  to  the  development  of  the  Compendium  of     140   physical  activities  for  youth  and  performance  in  a  variety  of  sports  (i.e.  running   performance).     The  following  studies  outlined  below  are  suggested  for  future  research:   • The  majority  of  literature  related  to  economy  has  required   participants  to  walk  on  a  treadmill,  not  overground,  as  in  the  current   study.    Overgound  is  more  practical  as  children  and  adolescents   complete  this  task  on  a  daily  basis.    Future  research  should  compare   economy  in  children  and  adolescents  when  walking  overground  and   on  a  treadmill.   • Invite  participants  in  the  current  study  to  participate  in  a  5  and  10-­‐ year  follow-­‐up  to  examine  the  change  in  economy/energy   expenditure  into  young  adulthood.   • Rank  participants  from  most  economical  to  least  economical  in  the   current  study  and  determine  if  rank  remains  relatively  stable  over  the   four  years  of  data  collection.     • Include  factors  that  have  been  identified  related  to  economy  in   previous  studies  that  were  not  able  to  be  included  in  the  current  study   such  as:  a  true  REE  measure  not  pre-­‐exercise,  RER,  and  stride  length.   • Include  other  physical  activities  that  children  and  adolescents   participate  in  on  a  regular  basis  and  better  standardize  these  activities   by  including  a  measure  of  intensity/work  load.           141                                             BIBLIOGRAPHY                                                     142   1.     2.     3.     4.     5.     6.     7.     8.     9.     10.     11.   BIBLIOGRAPHY         Maliszewski  AF,  Freedson  PS.  Is  running  economy  different  between  adults   and  children?  Pediatric  Exercise  Science.  1996;8:351-­‐360.   Rowland  TW,  Auchinachie  JA,  Keenan  TJ,  Green  GM.  Physiologic  responses  to   treadmill  running  in  adult  and  prepubertal  males.  Int  J  Sports  Med.  Aug   1987;8(4):292-­‐297.   Rowland  TW,  Green  GM.  Physiological  responses  to  treadmill  exercise  in   females:  adult-­‐child  differences.  Med  Sci  Sports  Exerc.  Oct  1988;20(5):474-­‐ 478.   Allor  KM,  Pivarnik  JM,  Sam  LJ,  Perkins  CD.  Treadmill  economy  in  girls  and   women  matched  for  height  and  weight.  J  Appl  Physiol.  Aug  2000;89(2):512-­‐ 516.   Ariens  GA,  van  Mechelen  W,  Kemper  HC,  Twisk  JW.  The  longitudinal   development  of  running  economy  in  males  and  females  aged  between  13  and   27  years:  the  Amsterdam  Growth  and  Health  Study.  Eur  J  Appl  Physiol  Occup   Physiol.  1997;76(3):214-­‐220.   Waters  RL,  Hislop  HJ,  Thomas  L,  Campbell  J.  Energy  cost  of  walking  in  normal   children  and  teenagers.  Dev  Med  Child  Neurol.  Apr  1983;25(2):184-­‐188.   Bar-­‐Or  O.  Pediatric  sports  medicine  for  the  practitioner:  from  physiologic   principles  to  clinical  applications.  New  York:  Springer-­‐Verlag;  1983.   MacDougall  JD,  Roche  PD,  Bar-­‐Or  O,  Moroz  JR.  Maximal  aerobic  capacity  of   Canadian  schoolchildren:  prediction  based  on  age-­‐related  oxygen  cost  of   running.  Int  J  Sports  Med.  Aug  1983;4(3):194-­‐198.   Freedson  PS,  Katch  VL,  Gilliam  TB,  MacConnie  S.  Energy  expenditure  in   prepubescent  children:  influence  of  sex  and  age.  Am  J  Clin  Nutr.  Sep   1981;34(9):1827-­‐1830.   Martinez  LR,  Haymes  EM.  Substrate  utilization  during  treadmill  running  in   prepubertal  girls  and  women.  Med  Sci  Sports  Exerc.  Sep  1992;24(9):975-­‐983.   Unnithan  VB,  Eston  RG.  Stride  frequency  and  submaximal  treadmill  running   economy  in  adults  and  children.  Pediatr  Exerc  Sci.  1990;2:149-­‐155.       143   12.   13.     14.     15.     16.     17.     18.     19.     20.     21.     22.     23.       Frost  G,  Dowling  J,  Dyson  K,  Bar-­‐Or  O.  Cocontraction  in  three  age  groups  of   children  during  treadmill  locomotion.  J  Electromyogr  Kinesiol.  Sep   1997;7(3):179-­‐186.   Daniels  J,  Oldridge  N,  Nagle  F,  White  B.  Differences  and  changes  in  VO2   among  young  runners  10  to  18  years  of  age.  Med  Sci  Sports.  Fall   1978;10(3):200-­‐203.   Spencer  MD.  The  effects  of  physical  activity  and  maturation  on  boys'  (8  to  16   years)  running  economy.  Saskatoon:  College  of  Kinesiology,  University  of   Saskatchewan;  2004.   Morgan  DW,  Tseh  W,  Caputo  JL,  Craig  IS,  Keefer  DJ,  Martin  PE.  Sex  differences   in  running  economy  of  young  children.  Pediatr  Exerc  Sci.  1999;11:122-­‐128.   Cureton  KJ,  Sloniger  MA,  Black  DM,  McCormack  WP,  Rowe  DA.  Metabolic   determinants  of  the  age-­‐related  improvement  in  one-­‐mile  run/walk   performance  in  youth.  Med  Sci  Sports  Exerc.  Feb  1997;29(2):259-­‐267.   Rogers  DM,  Turley  KR,  Kujawa  KI,  Harper  KM,  Wilmore  JH.  Allometric  scaling   factors  for  oxygen  uptake  during  exericse  in  children.  Pediatr  Exerc  Sci.   1995;7:12-­‐25.   Davies  CT.  Metabolic  cost  of  exercise  and  physical  performance  in  children   with  some  observations  on  external  loading.  Eur  J  Appl  Physiol  Occup  Physiol.   1980;45(2-­‐3):95-­‐102.   Maffeis  C,  Schutz  Y,  Schena  F,  Zaffanello  M,  Pinelli  L.  Energy  expenditure   during  walking  and  running  in  obese  and  nonobese  prepubertal  children.  J   Pediatr.  Aug  1993;123(2):193-­‐199.   Volpe  Ayub  B,  Bar-­‐Or  O.  Energy  cost  of  walking  in  boys  who  differ  in   adiposity  but  are  matched  for  body  mass.  Med  Sci  Sports  Exerc.  Apr   2003;35(4):669-­‐674.   Armstrong  N,  Welsman  JR,  Kirby  BJ.  Submaximal  exercise  and  maturation  in   12-­‐year-­‐olds.  J  Sports  Sci.  Feb  1999;17(2):107-­‐114.   Morgan  DW,  Tseh  W,  Caputo  JL,  et  al.  Longitudinal  stratification  of  gait   economy  in  young  boys  and  girls:  the  locomotion  energy  and  growth  study.   Eur  J  Appl  Physiol.  Jan  2004;91(1):30-­‐34.   Morgan  DW,  Tseh  W,  Caputo  JL,  et  al.  Longitudinal  profiles  of  oxygen  uptake   during  treadmill  walking  in  able-­‐bodied  children:  the  locomotion  energy  and   growth  study.  Gait  Posture.  Jun  2002;15(3):230-­‐235.   144   24.     25.     26.     27.     28.     29.     30.     31.     32.     33.     34.     35.     36.   Krahenbuhl  GS,  Morgan  DW,  Pangrazi  RP.  Longitudinal  changes  in  distance-­‐ running  performance  of  young  males.  Int  J  Sports  Med.  Apr  1989;10(2):92-­‐96.   Snell  PG,  Mitchell  JH.  The  role  of  maximal  oxygen  uptake  in  exercise   performance.  Clin  Chest  Med.  Mar  1984;5(1):51-­‐62.   Krahenbuhl  B,  Skinner  JS,  Kohrt  WM.  Developmental  aspects  of  maximal   aerobic  power  in  children.  In:  Terjung  RL,  ed.  Exerc  Sport  Sci  Rev.  New  York:   Macmillan;  1985:503-­‐585.   Rowland  TW.  Children's  exercise  physiology.  Vol  2nd.  Champaign:  Human   Kinestics;  2005.   Astrand  PO.  Experimental  studies  of  physical  working  capacity  in  relation  to   sex  and  age.  Copenhagen,  University  of  Munksgaard;  1952.   Powers  SK,  Howley  ET.  Exercise  Physiology:  Theory  and  Apllication  to  Fitness   and  Performance.  5th  ed.  Boston,  MA:  McGraw  Hill;  2004.   Martin  PE,  Rothstein  DE,  Larish  DD.  Effects  of  age  and  physical  activity  status   on  the  speed-­‐aerobic  demand  relationship  of  walking.  J  Appl  Physiol.  Jul   1992;73(1):200-­‐206.   Weltman  A,  Snead  D,  Stein  P,  et  al.  Reliability  and  validity  of  a  continuous   incremental  treadmill  protocol  for  the  determination  of  lactate  threshold,   fixed  blood  lactate  concentrations,  and  VO2max.  Int  J  Sports  Med.  Feb   1990;11(1):26-­‐32.   Segers  V,  De  Clercq  D,  Janssens  M,  Bourgois  J,  Philippaerts  R.  Running   economy  in  early  and  late  maturing  youth  soccer  players  does  not  differ.  Br  J   Sports  Med.  2008;42:289-­‐294.   Welsman  JR,  Armstrong  N.  Longitudinal  changes  in  submaximal  oxygen   uptake  in  11-­‐  to  13-­‐year-­‐olds.  J  Sports  Sci.  Mar  2000;18(3):183-­‐189.   Malina  M,  Bouchard  C,  Bar-­‐Or  O.  Growth,  Maturation,  and  Physical  Activity.   Champaign,  IL:  Human  Kinetics;  2004.   Garn  SM,  Clark  LC,  Jr.  The  sex  difference  in  the  basal  metabolic  rate.  Child  Dev.   Sep-­‐Dec  1953;24(3-­‐4):215-­‐224.   Von  Bertalanffy  L.  Quantitative  laws  in  metabolism  and  growth.  Q  Rev  Biol.   1957;32:217-­‐230.       145   37.     38.   39.     40.     41.     42.     43.     44.     45.     46.     47.     48.     49.   Grossner  CM,  Johnson  EM,  Cabrera  ME.  Effect  of  body  size  on  treadmill   economy  in  female  adolescents  and  adults.  Pediatr  Exerc  Sci.  2005;17(3):301-­‐ 310.   Williams  KR.  Biomechanics  of  running.  Exerc  Sport  Sci  Rev.  1985;13:389-­‐441.   Foricher  JM,  Ville  N,  Gratas-­‐Delamarche  A,  Delamarche  P.  Effects  of   submaximal  intensity  cycle  ergometry  for  one  hour  on  substrate  utilisation  in   trained  prepubertal  boys  versus  trained  adults.  J  Sports  Med  Phys  Fitness.  Mar   2003;43(1):36-­‐43.   Timmons  BW,  Bar-­‐Or  O,  Riddell  MC.  Oxidation  rate  of  exogenous   carbohydrate  during  exercise  is  higher  in  boys  than  in  men.  J  Appl  Physiol.  Jan   2003;94(1):278-­‐284.   Montoye  HJ.  Age  and  oxygen  utilization  during  submaximal  treadmill   exercise  in  males.  J  Gerontol.  Jul  1982;37(4):396-­‐402.   Mahon  AD,  Duncan  GE,  Howe  CA,  Del  Corral  P.  Blood  lactate  and  perceived   exertion  relative  to  ventilatory  threshold:  boys  versus  men.  Med  Sci  Sports   Exerc.  Oct  1997;29(10):1332-­‐1337.   Timmons  BW,  Bar-­‐Or  O,  Riddell  MC.  Influence  of  age  and  pubertal  status  on   substrate  utilization  during  exercise  with  and  without  carbohydrate  intake  in   healthy  boys.  Appl  Physiol  Nutr  Metab.  Jun  2007;32(3):416-­‐425.   Timmons  BW,  Bar-­‐Or  O,  Riddell  MC.  Energy  substrate  utilization  during   prolonged  exercise  with  and  without  carbohydrate  intake  in  preadolescent   and  adolescent  girls.  J  Appl  Physiol.  Sep  2007;103(3):995-­‐1000.   Dunford  M,  Doyle  JA.  Nutrition  for  Sport  and  Exercise.  2nd  ed.  Belmont:   Wadsworth;  2012.   Daniels  JT.  A  physiologist's  view  of  running  economy.  Med  Sci  Sports  Exerc.   Jun  1985;17(3):332-­‐338.   Wilmore  JH,  Costill  DL.  Physiology  of  Sport  and  Exercise.  Champaign,  IL:   Human  Kinetics;  1994.   Browning  RC,  Baker  EA,  Herron  JA,  Kram  R.  Effects  of  obesity  and  sex  on  the   energetic  cost  and  preferred  speed  of  walking.  J  Appl  Physiol  (1985).  Feb   2006;100(2):390-­‐398.   Browning  RC,  Reynolds  MM,  Board  WJ,  Walters  KA,  Reiser  RF,  2nd.  Obesity   does  not  impair  walking  economy  across  a  range  of  speeds  and  grades.  J  Appl   Physiol  (1985).  May  2013;114(9):1125-­‐1131.       146   50.     51.   52.     53.     54.     55.     56.     57.     58.     59.     60.     61.     62.   Mayers  N,  Gutin  B.  Physiological  characteristics  of  elite  prepubertal  cross-­‐ country  runners.  Med  Sci  Sports.  Summer  1979;11(2):172-­‐176.   Krahenbuhl  GS,  Pangrazi  RP.  Characteristics  associated  with  running   performance  in  young  boys.  Med  Sci  Sports  Exerc.  1983;15(6):486-­‐490.   Costill  DL,  Daniels  J,  Evans  W,  Fink  W,  Krahenbuhl  G,  Saltin  B.  Skeletal  muscle   enzymes  and  fiber  composition  in  male  and  female  track  athletes.  J  Appl   Physiol.  Feb  1976;40(2):149-­‐154.   Daniels  J,  Oldridge  N.  Changes  in  oxygen  consumption  of  young  boys  during   growth  and  running  training.  Med  Sci  Sports.  Winter  1971;3(4):161-­‐165.   Williams  KR,  Cavanagh  PR.  Relationship  between  distance  running   mechanics,  running  economy,  and  performance.  J  Appl  Physiol.  Sep   1987;63(3):1236-­‐1245.   Hausdorff  JM,  Zemany  L,  Peng  C,  Goldberger  AL.  Maturation  of  gait  dynamics:   stride-­‐to-­‐stride  variability  and  its  temporal  organization  in  children.  J  Appl   Physiol.  Mar  1999;86(3):1040-­‐1047.   Sutherland  DH,  Olshen  EN,  Biden  N,  Wyatt  MP.  The  Development  of  Mature   Walking.  Oxford,  UK:  MacKeith;  1988.   Norlin  R,  Odenrick  P,  Sandlund  B.  Development  of  gait  in  the  normal  child.  J   Pediatr  Orthop.  1981;1(3):261-­‐266.   Pearce  ME,  Cunningham  DA,  Donner  AP,  Rechnitzer  PA,  Fullerton  GM,   Howard  JH.  Energy  cost  of  treadmill  and  floor  walking  at  self-­‐selected  paces.   Eur  J  Appl  Physiol  Occup  Physiol.  1983;52(1):115-­‐119.   Jones  AM,  Doust  JH.  A  1%  treadmill  grade  most  accurately  reflects  the   energetic  cost  of  outdoor  running.  J  Sports  Sci.  Aug  1996;14(4):321-­‐327.   Davies  CT.  Effects  of  wind  assistance  and  resistance  on  the  forward  motion  of   a  runner.  J  Appl  Physiol  Respir  Environ  Exerc  Physiol.  Apr  1980;48(4):702-­‐ 709.   Schmidt-­‐Nielsen  K.  Scaling:  Why  is  animal  size  so  important?  Cambridge:   Press  Syndicate  of  the  University  of  Cambridge;  1984.   Janz  KF,  Burns  TL,  Witt  JD,  Mahoney  LT.  Longitudinal  analysis  of  scaling  VO2   for  differences  in  body  size  during  puberty:  the  Muscatine  Study.  Med  Sci   Sports  Exerc.  Sep  1998;30(9):1436-­‐1444.       147   63.     64.   65.     66.     67.     68.     69.     70.     71.     72.     73.     74.     75.     76.     Rowland  TW,  Staab  JS,  Unnithan  VB,  Rambusch  JM,  Siconolfi  SF.  Mechanical   efficiency  during  cycling  in  prepubertal  and  adult  males.  Int  J  Sports  Med.  Dec   1990;11(6):452-­‐455.   Sjodin  B,  Svedenhag  J.  Oxygen  uptake  during  running  as  related  to  body  mass   in  circumpubertal  boys:  a  longitudinal  study.  Eur  J  Appl  Physiol  Occup  Physiol.   1992;65(2):150-­‐157.   Lohman  T,  Roache  A,  Martorell  R.  Anthropometric  standardization  reference   manual.  Medicine  &  Science  in  Sports  &  Exercise.  1992;24(8):952.   CDC.  National  Health  and  Nutrition  Examination  Survey  III.  Body   Measurements  (Anthropometry).  Rockville,  MD:  Westat,  Inc.;  1988.   Mirwald  RL,  Baxter-­‐Jones  AD,  Bailey  DA,  Beunen  GP.  An  assessment  of   maturity  from  anthropometric  measurements.  Med  Sci  Sports  Exerc.  Apr   2002;34(4):689-­‐694.   Haycock  GB,  Schwartz  GJ,  Wisotsky  DH.  Geometric  method  for  measuring   body  surface  area:  a  height-­‐weight  formula  validated  in  infants,  children,  and   adults.  J  Pediatr.  Jul  1978;93(1):62-­‐66.   Slaughter  MH,  Lohman  TG,  Boileau  RA,  et  al.  Skinfold  equations  for   estimation  of  body  fatness  in  children  and  youth.  Hum  Biol.  Oct   1988;60(5):709-­‐723.   Castelloe  JM,  O'Brien  RG.  Power  and  sample  size  determination  for  linear   models.  Cary,  NC2000.   O'Brien  RM.  A  Caution  Regarding  Rules  of  Thumb  for  Variance  Inflation   Factors.  Quality  &  Quantity.  2007;41:673-­‐690.   Rowland  TW.  Developmental  aspects  of  physiological  function  relating  to   aerobic  exercise  in  children.  Sports  Med.  Oct  1990;10(4):255-­‐266.   Dempsey  JA,  Harms  CA,  Ainsworth  DM.  Respiratory  muscle  perfusion  and   energetics  during  exercise.  Med  Sci  Sports  Exerc.  Sep  1996;28(9):1123-­‐1128.   Armon  Y,  Cooper  DM,  Zanconato  S.  Maturation  of  ventilatory  responses  to  1-­‐ minute  exercise.  Pediatr  Res.  Apr  1991;29(4  Pt  1):362-­‐368.   Cooper  DM,  Kaplan  MR,  Baumgarten  L,  Weiler-­‐Ravell  D,  Whipp  BJ,   Wasserman  K.  Coupling  of  ventilation  and  CO2  production  during  exercise  in   children.  Pediatr  Res.  Jun  1987;21(6):568-­‐572.   Wickstrom  RL.  Fundamental  Motor  Patterns.  3  ed.  Philadelphia:  Lea  and   Felinger;  1983.   148     77.     78.     79.   Rosdahl  H,  Gullstrand  L,  Salier-­‐Eriksson  J,  Johansson  P,  Schantz  P.  Evaluation   of  the  Oxycon  Mobile  metabolic  system  against  the  Douglas  bag  method.  Eur  J   Appl  Physiol.  May  2010;109(2):159-­‐171.   Turley  KR,  Wilmore  JH.  Cardiovascular  responses  to  treadmill  and  cycle   ergometer  exercise  in  children  and  adults.  J  Appl  Physiol.  Sep   1997;83(3):948-­‐957.   Bar-­‐Or  O,  Rowland  TW.  Pediatric  Exercise  Medicine:  From  Physiologic   Principles  to  Health  Care  Applications.  Champaign:  Human  Kinetics;  2004.         149