Associations between Physcial Activity, Body Mass Index, and Healthcare Utilization in Canadians with Diabetes and Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Healthcare utilization (HCU) is elevated in individuals with a high body mass index (BMI), but the extent to which these relationships are influenced by physical activity (PA) in those with obesity-related diseases requires further study. PURPOSE: To quantify the relationship between self-reported PA, BMI, and HCU by number of overnight hospital stays and physician consultations in the previous year. METHODS: Data from Cycle 3.1 of the Canadian Community Health Survey (N=13 356; 20 to 64 y) was limited to participants with self-reported cardiovascular disease or diabetes. BMI was classified as normal weight (NW), overweight (OV), and obese (OB), and PA status as 'inactive' (<1.5 KKD) or 'active' (≥1.5 KKD). Hospital stays ('low':<10 nights; 'high' ≥10 nights) and physician consultations ('low': <7; 'high': ≥7) were dichotomized to compare across PA/BMI strata using logistic regression. Analyses were weighted to be representative of the Canadian population. RESULTS: In the past year, 7% of the sample had ≥10 hospital stays, and 27% had ≥7 physician consultations. Across BMI categories there were few differences in mean HCU, whereas within each BMI category, 'inactive' individuals had more frequent use. After adjusting for age and sex, compared to normal weight/active, the odds of ≥10 hospital stays were elevated only in those who were 'inactive' (Fig. 1a; ptrend <0.05); to a lesser extent this relationship persisted for 'high' physician consultations (Fig. 1b; ptrend <0.05). Implications: Similar to previously described relationships of a 'fit but fat' paradox for morbidity and mortality, these preliminary analyses suggest a corresponding association with physical inactivity and higher odds of HCU, independent of BMI.Figure
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».