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Enregistrement W2010723658 · doi:10.1249/01.mss.0000323053.24354.8a

Associations between Physcial Activity, Body Mass Index, and Healthcare Utilization in Canadians with Diabetes and Cardiovascular Disease

2008· article· en· W2010723658 sur OpenAlexaffabout
Elmira Raeifar, Shilpa Dogra, Joseph Baker, Chris I. Ardern

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexOverweightObesityLogistic regressionDiabetes mellitusOdds ratioDemographyPopulationDiseaseOddsHealth careGerontologyInternal medicineEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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