Anthropometric and fitness predictors of operational preparedness among Malaysian firefighters: a clustering and multivariate logistic regression approach

Abstract

Introduction: The evolving scope of responsibilities within the Malaysian Fire and Rescue Department necessitates a high level of physical and anthropometric readiness among firefighter recruits. Modern firefighting now encompasses complex land, sea, and air rescue operations alongside conventional fire suppression, requiring rigorous preparedness.   Objective: This study aimed to evaluate the fitness and anthropometric profiles of Bomba recruits, identify key variables distinguishing excellent from average fitness performers, and develop a predictive model to classify future high-performing firefighters. Methodology: A total of 746 recruits underwent a final assessment of anthropometric and fitness parameters. K-means clustering was utilised to categorise recruits into Excellent Fitness Readiness (EFR) and Average Fitness Readiness (AFR) groups. Mann-Whitney U tests were then employed to determine significant differences in the measured variables between the groups. Subsequently, a logistic regression model was developed to predict the likelihood of recruits achieving EFR status. Results: Results indicated that five out of nine variables, the 2.4 km run, shuttle run, inclined pull-ups, standing broad jump, and sit-ups, significantly differentiated the two groups (p < 0.05). The regression model demonstrated strong predictive power (AUC = 0.94, sensitivity = 0.94, specificity = 0.77, accuracy = 89%). Notably, improved performance in pull-ups and standing broad jumps increased the likelihood of being in the EFR group by 66.8% and 4.3%, respectively. Conversely, slower shuttle and 2.4 km run times markedly reduced the odds by 85.8% and 33%.  Discussion: These findings emphasise the operational relevance of targeted fitness parameters and provide a data-driven framework for optimising firefighter recruitment and training. Conclusions: These findings emphasise the operational relevance of targeted fitness parameters and provide a data-driven framework for optimising firefighter recruitment and training.Introducción: La evolución del alcance de las responsabilidades dentro del Departamento de Bomberos y Rescate de Malasia exige un alto nivel de preparación física y antropométrica entre los reclutas. La lucha contra incendios moderna abarca ahora complejas operaciones de rescate terrestre, marítimo y aéreo, además de la extinción de incendios convencional, lo que requiere una preparación rigurosa. Objetivo: Este estudio tuvo como objetivo evaluar la condición física y los perfiles antropométricos de los reclutas de Bomba, identificar las variables clave que distinguen a los bomberos con un rendimiento físico excelente del promedio, y desarrollar un modelo predictivo para clasificar a los futuros bomberos de alto rendimiento. Metodología: Un total de 746 reclutas se sometieron a una evaluación final de los parámetros antropométricos y de condición física. Se utilizó la agrupación de K-medias para categorizar a los reclutas en grupos de Excelente Preparación Física (EFR) y Preparación Física Promedio (AFR). Posteriormente, se emplearon pruebas U de Mann-Whitney para determinar diferencias significativas en las variables medidas entre los grupos. Posteriormente, se desarrolló un modelo de regresión logística para predecir la probabilidad de que los reclutas alcancen el estado de EFR. Resultados: Los resultados indicaron que cinco de nueve variables (carrera de 2,4 km, carrera de ida y vuelta, dominadas inclinadas, salto de longitud desde parado y abdominales) diferenciaron significativamente a los dos grupos (p < 0,05). El modelo de regresión demostró un alto poder predictivo (AUC = 0,94; sensibilidad = 0,94; especificidad = 0,77; precisión = 89%). Cabe destacar que un mejor rendimiento en dominadas y salto de longitud desde parado aumentó la probabilidad de pertenecer al grupo EFR en un 66,8 % y un 4,3 %, respectivamente. Por el contrario, tiempos más lentos en la carrera de ida y vuelta y en la de 2,4 km redujeron notablemente las probabilidades en un 85,8 % y un 33 %. Discusión: Estos hallazgos enfatizan la relevancia operativa de los parámetros de aptitud física específicos y proporcionan un marco basado en datos para optimizar el reclutamiento y el entrenamiento de bomberos. Conclusiones: Estos hallazgos enfatizan la relevancia operativa de los parámetros de aptitud física específicos y proporcionan un marco basado en datos para optimizar el reclutamiento y el entrenamiento de bomberos.Introdução: O crescente âmbito de responsabilidades do Corpo de Bombeiros e Resgate da Malásia exige um elevado nível de prontidão física e antropométrica entre os bombeiros recrutas. O combate moderno a incêndios abrange agora operações complexas de salvamento terrestre, marítimo e aéreo, para além da supressão convencional de incêndios, exigindo uma preparação rigorosa. Objectivo: Este estudo teve como objectivo avaliar o perfil de aptidão física e antropométrico dos recrutas da Bomba, identificar as principais variáveis ​​que distinguem os desempenhos de aptidão física excelente dos médios e desenvolver um modelo preditivo para classificar os futuros bombeiros de alto desempenho. Metodologia: Um total de 746 recrutas foi submetido a uma avaliação final dos parâmetros antropométricos e de aptidão física. O agrupamento K-means foi utilizado para categorizar os recrutas em grupos de Prontidão para a Aptidão Física Excelente (EFR) e Prontidão para a Aptidão Física Média (AFR). Os testes U de Mann-Whitney foram então empregues para determinar diferenças significativas nas variáveis ​​medidas entre os grupos. Posteriormente, foi desenvolvido um modelo de regressão logística para prever a probabilidade de os recrutas atingirem o estado de EFR. Resultados: Os resultados indicaram que cinco das nove variáveis, corrida de 2,4 km, corrida de vaivém, flexões inclinadas, salto em comprimento e abdominais, diferenciaram significativamente os dois grupos (p < 0,05). O modelo de regressão demonstrou um forte poder preditivo (AUC = 0,94, sensibilidade = 0,94, especificidade = 0,77, precisão = 89%). Notavelmente, o desempenho melhorado nas flexões e saltos em comprimento aumentou a probabilidade de estar no grupo EFR em 66,8% e 4,3%, respetivamente. Por outro lado, tempos mais lentos de vaivém e corrida de 2,4 km reduziram significativamente as probabilidades em 85,8% e 33%. Discussão: Estas descobertas enfatizam a relevância operacional dos parâmetros de aptidão física alvo e fornecem uma estrutura baseada em dados para otimizar o recrutamento e o treino de bombeiros. Conclusões: Estas descobertas enfatizam a relevância operacional dos parâmetros de aptidão física alvo e fornecem uma estrutura baseada em dados para otimizar o recrutamento e o treino de bombeiros.